Expression des gènes et réseaux de régulation : dépasser le clivage entre modèles mécanistes et statistiques
L'inférence de graphes d'interactions entre les gènes est devenue un cas d'école pour la statistique en grande dimension, tandis que les modèles décrivant l'expression des gènes au niveau moléculaire ont pris tout leur sens avec l'arrivée des données de cellules uniques. Relier ces deux approches semble aujourd'hui crucial, mais le dialogue est loin d'être évident : les modèles statistiques sont souvent jugés trop simplistes voire irréalistes, et les modèles mécanistes sont réputés difficiles à calibrer à partir de données réelles.