Protein-protein interaction network inference using statistical learning

Abstract

L'objectif de cette thèse est de développer des outils de prédiction d'interactions entre protéines qui puissent être appliqués en particulier sur le réseau d’interaction autour de la protéine CFTR, qui est impliquée dans la mucoviscidose. Le développement de méthodes de prédiction in silico peut s'avérer utile pour suggérer aux biologistes de nouvelles cibles d'interaction. Nous proposons une nouvelle méthode pour la prédiction de liens dans un réseau. Afin de bénéficier de l'information des données non étiquetées, nous nous plaçons dans le cadre de l'apprentissage semi-supervisé. Nous abordons ce problème de prédiction comme une tâche d'apprentissage d'un noyau de sortie. Un noyau de sortie est supposé coder les proximités existantes entres les nœuds du graphe et l'objectif est d'approcher ce noyau à partir de descriptions appropriées en entrée. L'utilisation de l'astuce du noyau dans l'ensemble de sortie permet de réduire le problème d'apprentissage à celui d'une fonction d'une seule variable à valeurs dans un espace de Hilbert. En choisissant les fonctions candidates pour la régression dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant à valeur opérateur, nous développons, comme dans le cas de fonctions à valeurs scalaires, des outils de régularisation. Nous établissons en particulier des théorèmes de représentation, qui permettent de définir de nouveaux modèles de régression. Nous avons testé l'approche développée sur des données artificielles, des problèmes test ainsi que sur un réseau d'interaction chez la levure et obtenu de très bons résultats. Puis nous l'avons appliquée à la prédiction d'interactions entre protéines dans le cas d'un réseau construit autour de CFTR.The aim of this thesis is to develop tools for predicting interactions between proteins that can be applied to the human proteins forming a network with the CFTR protein. This protein, when defective, is involved in cystic fibrosis. The development of in silico prediction methods can be useful for biologists to suggest new interaction targets. We propose a new method to solve the link prediction problem. To benefit from the information of unlabeled data, we place ourselves in the semi-supervised learning framework. Link prediction is addressed as an output kernel learning task, referred as Output Kernel Regression. An output kernel is assumed to encode the proximities of nodes in the target graph and the goal is to approximate this kernel by using appropriate input features. Using the kernel trick in the output space allows one to reduce the problem of learning from pairs to learning a single variable function with output values in a Hilbert space. By choosing candidates for regression functions in a reproducing kernel Hilbert space with operator valued kernels, we develop tools for regularization as for scalar-valued functions. We establish representer theorems in the supervised and semi-supervised cases and use them to define new regression models for different cost functions. We first tested the developed approach on transductive link prediction using artificial data, benchmark data as well as a protein-protein interaction network of the yeast and we obtained very good results. Then we applied it to the prediction of protein interactions in a network built around the CFTR protein