Bonjour à tous,
Cette question est assez compliqué et demande assez d'explications alors je ne m'attend pas à beaucoup de réponses mais ça fait trois semaines que je lutte avec des mathématiques alors je tente ma chance ici avant d'abandonner.
Alors voila, je suis en doctorat de bio et je me suis lancé dans une expérience, mais pour analyser les données il faudrait acheter un logiciel qui coute 6000 frs suisses (genre 5000 euros), du coup j'ai quand même tenté le coup et décidé d'essayer de les analyser par moi même (comme l’expérience coute presque rien à faire). En lisant des papiers de mathématique (et des cours de première année de fac) j'ai quelque chose d'assez bon, mais je reconnais que mon background en math est trop mauvais pour avoir des résultats qui serraient bien meilleur.
L’expérience s'appelle la "high resolution melt" analyse ou HRM, ce que l'on obtient comme résultats à traiter à la fin de l'expérience sont des points d'intensités de fluorescence par rapport à une température. Je vais tenter de mettre une image de ce à quoi ressemble cette courbe normalement.
J'ai obtenu les résultats sous forme de tableau excel et j'avais plus qu'à les analyser, le problème c'est que tout le but de l’expérience est de comparer plusieurs courbes entre elles. Donc pour les comparer il faut tout d'abord les normaliser. J'ai donc suivis ce papier ci: Mathematical algorithms for High-Resolution DNA Melting Analysis Robert Palais and Carl T. Wittwer. L'article est assez long mais je n'utilise que la première partie du chapitre deux.
Le processus de normalisation est assez bien fait car il soustrait le bruit de fond de chaque courbe histoire de pouvoir les comparer. Mais on nous demande de calculer la dérivé de la courbe... hé hé hé, donc j'ai fait ça à l'ancienne, c'est à dire que j'ai pris deux points assez proche et j'ai calculé la pente ((xa-xb)/(ya-yb)). Mais il me semble que c'est possible de déterminer une fonction par rapport à des points graphiques, mais je me noie dans internet depuis trois-quatre jours, on m'as dis de faire une " régression linéaire", mais visiblement ce genre de procédé est valable si on a une droite et non pas une courbe.
Le majeur problème avec ma démarche est que "normalement" l'intensité diminue avec la température également au niveau du "plateau " de début et de fin (la ou on prend en compte le bruit de fond justement puisque normalement ces zones sont plate). Mais parfois elle monte un peu au lieu de descendre, donc ça me donne des chiffres négatifs et tout bloque... donc je "triche" en supprimant les "-" dans le tableur, et c'est très très sale je trouve, mais si je pouvais approximer un fonction ça serrait bien...
Le truc aussi qui me chagrine c'est que je comprend pas entièrement comment ils calculent le bruit de fond avec le ln() et l'exp()... Donc je recopie bêtement la formule pour le bruit de fond et ça me dérange un peu.
Enfin je ne m'attend pas vraiment à beaucoup d'explications mais en tout cas si vous avez déjà lu se message jusqu'ici je vous remercie énormément
bonne journée à vous.
PS:Si jamais pour votre information personnelle, cette technique de HRM vas bientôt être énormément utilisé en génétique, c'est une vieille technique elle était peu utilisée avant. Je sais pas si vous savez mais en biologie depuis décembre 2013 une nouvelle technique est apparue, le système CRISPR/Cas9. C'est une technique révolutionnaire qui vas permettre de faire des mutation dans presque tout les être vivants beaucoup plus rapidement qu'avant. Et le HRM est un moyen rapide et pas cher pour déterminer les événements de mutation (à part le programme pour traiter les données bien sûr). Je dis ça juste si ça peu vous donner des idée pour vous...
-----
Envoyé par neo747 