Inférence de réseaux pour les données RNA-seq

Mes travaux de thèse ont porté sur la modélisation statistique des données issues de la technologie de séquençage RNA-seq.
Dans cette présentation, je m'intéresserai au problème d'inférence de réseaux. Dans le cadre du modèle graphique gaussien, je présenterai une
approche non-asymptotique pour sélectionner des sous-ensembles de variables pertinentes, en décomposant la matrice de covariance en blocs diagonaux.
Cette méthode permet de réduire la dimension du problème d'inférence initial. Bien que la contribution méthodologique proposée soit motivée par l'analyse des données RNA-seq, elle n'est pas spécifique à ces données et peut également être utilisée dans d'autres domaines d'application.