TargetScan : robustesse de la construction et de l’analyse

Comme nous l’avons déjà vu, la qualité et le recouvrement peuvent différer

sensiblement entre différents algorithmes de prédiction. Nous avons ainsi déjà pu constater

que seules 60% de cibles prédites en moyenne sont communes pour les miARN entre

TargetScan et DIANA-microT. Une question très importante dans la construction des réseaux

était donc la robustesse de la construction vis-à-vis des algorithmes de prédiction.

Figure 39. Diagrammes de Venn des recouvrements entre les cibles des membres des deux clubs assortis de DIANA-microT. En bleu sont représentées les prédictions de DIANA-microT et en rouge, celles de TargetScan. Pour évaluer le recouvrement, c’est également l’indice meet/min qui a été utilisée. En moyenne, le recouvrement est de 71%.

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1. Recouvrement de cibles prédites pour les clubs assortis entre

DIANA-microT et TargetScan

Le recouvrement de cibles prédites entre les deux algorithmes est assez faible (aux alentours de 60%, cf. page 84). L’analyse du recouvrement des membres des clubs assortis

montre un taux légèrement supérieur mais toujours inférieur à 85%. Le miARN montrant le

plus de recouvrement est le miR-513a-3p avec une valeur de 84% alors que celui montrant le

moins de recouvrement est miR-543 avec une valeur de 59% (Figure 39).

2. Comparaison des propriétés et de la topologie des réseaux

Malgré les fortes différences de cibles prédites observées entre les deux algorithmes,

autant en termes de prédiction que de nombre de miARN, les propriétés globales des réseaux

construits selon le même processus montrent de flagrantes similarités (Figure 40). Ainsi, le maximum de différences entre le minimum de nœuds isolés et le minimum de liens se situe

également aux alentours de 50% pour TargetScan. Pour être précis, ce dernier se trouve ici à

54%. A ce seuil, le réseau montre également des caractéristiques de petit monde et est modulaire et disassortatif – les propriétés (centralité, coefficient de clustering etc.) des réseaux

TargetScan et DIANA microT étant quasiment superposables (Figure 40 A et B contre C).

Le réseau prend également une forme bipolaire, organisé autour de quelques hubs

centraux aux deux pôles (Figure 41), dont certains membres des deux clubs assortis. Une Figure 40. Caractéristiques des réseaux TargetScan pour différents seuils meet/min. A | Nombre de liens et nombre de nœuds non isolés en fonction de seuils meet/min. B | Centralité betweenness et degré, coefficient de clustering et densité des réseaux en fonction de seuils meet/min. C | Propriétés de réseaux pour DIANA- microT. Le seuil meet/min s’étend de 0 à 100% avec incrément de 1.

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différence majeure réside tout de même dans les nœuds centraux retrouvés entre les deux

algorithmes et notamment les hubs qui ne sont plus exactement les mêmes : les clubs assortis

de DIANA-microT ne sont en effet plus vraiment des clubs assortis à proprement parler sur ce nouveau réseau. Si la plupart des hubs diffèrent bien d’un algorithme à l’autre, les nœuds à

fortes centralité betweenness restent très similaires puisque cinq nœuds sur sept avec la plus

forte centralité betweenness découverts sur DIANA-microT sont également repérés parmi les trente nœuds à plus forte centralité betweenness sur TargetScan. Ces derniers sont en fait

des nœuds bien spécifiques formant des liens entre les deux parties du réseau et sont

composés de : miR-548c-3p, -590-3p, -661, -186 et -940, par ordre décroissant de valeur de

centralité. Sur les onze hubs de DIANA-microT formant les deux clubs assortis, sept sont retrouvés parmi les quarante nœuds à plus fort degré sur TargetScan malgré un nombre de

miARN trois fois supérieur dans cette dernière.

3. Comparaison des hubs, des nœuds centraux et des liens entre miARN

De plus, en reportant le code couleur de la Figure 36 sur le réseau TargetScan à un

seuil meet/min 54, une structure assez similaire au réseau DIANA-microT peut être observée

(Figure 41). Les clubs assortis retrouvés sur DIANA-microT restent de fait encore très centraux

au réseau et définissent globalement les deux pôles, même si ce ne sont plus les plus gros hubs. Les zones d’influence des deux clusters sont également sensiblement similaires avec

les zones cyan et rose globalement bien séparées. En revanche, la zone intermédiaire est bien moins visible comme zone de séparation des deux pôles, bien qu’une partie mineure de

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Les onze hubs identifiés avec DIANA-microT ont également été comparés entre les

deux algorithmes. De façon intéressante, les deux clubs sont connectés avec des profils de

densité très similaires entre les deux réseaux (Figure 42 A et B). Dans les deux cas, la densité

des sous-graphes induits par les membres des clubs assortis de DIANA-microT décroît aux

alentours de meet/min 50 – 60. Ces deux constats prouvent que les connections entre les miARN restent identiques malgré le changement d’algorithme. La différence majeure dans ce

cas est la connexion entre les deux clusters au travers du miARN miR-548c-3p (Figure 42 C)

formant un bloc uni, contrairement au réseau DIANA-microT.

Figure 41. Le réseau de miARN de TargetScan. Le code couleur représenté ici est celui de la Figure 36 : en bleu sont représentés les membres du club assorti 1, en rouge ceux du club assorti 2. En cyan, rose et violet sont respectivement représentées les zones d’influence des clubs 1 et 2 et la zone intermédiaire. Les nœuds non présents dans DIANA-microT sont colorés en gris.

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En conclusion de cette sous-partie dédiée à la robustesse du processus de construction et d’analyse, nous pouvons dire que malgré toutes les différences observées pour

ce changement d’algorithme de prédiction de cibles, les relations en termes de partage de cibles et donc de connexions entre les miARN restent très similaires d’un algorithme à l’autre,

tout comme la structure des réseaux. La construction basée sur le partage de cibles et l’analyse qui s’en suit montrent donc une certaine robustesse vis-à-vis des algorithmes de

prédiction.

Figure 42. Comparaison des sous-graphes induits et des profils de densité des deux clubs assortis de DIANA-microT entre les deux algorithmes. A | Densité du club assorti 1 en fonction de différents seuils meet/min. B | Densité du club assorti 2 en fonction de différents seuils meet/min. C | Sous-graphe induit par les clubs assortis 1 et 2 de DIANA-microT sur le réseau TargetScan à un seuil meet/min 54. La densité des sous-graphes formés par les clubs assortis 1 et 2 ont une densité de 0.93 et 1 respectivement dans le réseau TargetScan.

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