Brevet FR2840323A1 — publié le 20031205

l'heparanase Barque et l'heparanase. METHODE D'ANALYSE DES VARIATIONS DE TRANSCRIPTION D'UN ENSEMBLE DE GENES La presente invention concerne l'analyse de variations de concentrations d'ARN-m d'un ensemble de genes realisee a l' aide de puces a ADN. L'analyse porte sur tout type de cellules vivantes telles qu'une bacterie, une cellule de levure de biere ou une cellule d'une partie du corps humain. Une ou plusieurs molecules d'ADN vent presentes dans chaque cellule. Chaque molecule d'ADN est constituee de deux brins polynucleotidiques complementaires, un brin "antigens" (-) et un brin "sees" (+). Chaque brin polynucleotidique est constitue d'une chalne polymerique de nucleotides. Chaque nucleotide est constitue d'un phosphate, d'un sucre (le desoxyribose) et d'une base, les bases pouvant etre une guanine (G), une adenine (A), une cytosine (C) et une thymine (T) . Les deux brins de la molecule d'ADN s'apparient par l'intermediaire de liaisons hydrogene entre des bases complementaires, une guanine pouvant s'apparier avec une cytosine (G - C) et une adenine pouvant s'apparier avec une thymine (A = T). Quand une cellule est active, qu'elle vit, chaque gene synthetise des molecules d'ARN-messagers, ou ARN-m, qui vent des copies, base pour base, du brin sens (+) du gene. Ce phenomene s'appelle la transcription ou encore l' expression du gene. Plus exactement, la transcription d'un gene niest realisee que pour certains groupes de bases consecutives, ou sequences, du brin du gene qui s'exprime, le brin sens (+). L'ARN-m produit par un gene est en fait un regroupement de copies de sequences. Selon les cellules, les genes ne s'expriment pas tous dans les m8mes proportions. Ainsi, la concentration d'ARN-m relative a un gene donne peut 8tre nulle, ou varier entre 1 et 10000 par cellule. Une methode connue pour me surer la concent rat ion d'ARN-m consiste a utiliser des puces a ADN. Des cellules vent prelevees dans une culture ou sur un corps humain par biopsie. On stoppe ensuite l'activite de transcription de ces cellules, par exemple par congelation. On prepare ensuite un echantillon contenant en solution les ARN-m extraits d'un certain nombre de cellules. On prepare par ailleurs une puce a ADN dont un exemple est illustre en figure 1 afin d'analyser un ensemble de genes. Sur chaque puce, chaque gene est analyse au moyen de deux ensembles d'une vingtaine d'unites d'hybridation. Une unite d'hybridation regroupe un ensemble de brins d'ADN identiques appeles des sondes. Ces brins d'ADN vent des brins complementaires d'une sequence d'un gene qui se retrouve dans les ARN-m des cellules analysees. Ces brins d'ADN ont des sequences identiques a celles du brin antigens (-) du gene. Un premier ensemble dunites d'hybridation, cites parfaites (UP), contient des sondes qui correspondent a differentes sequences d'un gene. Un second ensemble d'unites d'hybridation, cites imparfaites (UI), contient des sondes qui different des sondes du premier ensemble pour au moins une des bases, chaque unite d'hybridation parfaite etant associee a une unite d'hybridation imparfaite. Dans l'exemple de la figure 1, une unite d'hybridation parfaite 2 contient des sondes 3, 4, 5, 6 et 7. L 'unite dthybridation parfaite 2 est associee a une unite dthybridation imparfaite 10 qui contient des sondes 11, 12, 13, 14 et 15 qui different d'une base (A, G) par rapport aux sondes 3 a 7. Les ARN-messagers de l'echantillon precedemment prepare vent "marques", par exemple rendus fluorescents. La fluorescence des brins est representee par une croix dans un cercle accolee au brin fluorescent. Les ARN-messagers marques vent appeles des cibles. On met ensuite la puce a ADN dans l'echantillon de cibles dans des conditions favorisant l'hybridation entre brins d'ADN complementaires. Ainsi, on peut voir en figure 1 une hybridation totale des cibles 8 et 9 avec deux sondes respectivement 4 et 6 fixees sur l 'unite d'hybridation parfaite 2. Il est possible qu'une hybridation partielle se produise entre une cible 10 et une sonde 5 non totalement complementaires. Il est possible qu'une cible 16 qui est un ARN- messager parfaitement complementaire dune des sequences d'un gene represente par les sondes 3 a 7 de l 'unite d'hybridation parfaite 2, vienne s'hybrider partiellement avec une sonde 12 de l 'unite d'hybridation imparfaite 10. De meme il se peut qu'une autre cible 17 vienne s'hybrider partiellement avec une sonde 13 de l 'unite d'hybridation imparfaite 10. Une etape de ravage permet eventuellement de desapparier les brins qui vent peu complementaires et de limiter ainsi le nombre de faux appariements. On realise ensuite une photographic de chacune des unites d'hybridation de la puce a ADN afin de determiner pour chaque unite d'hybridation une intensite de fluorescence. Apres mesure des intensites de fluorescence, on obtient deux valeurs d'intensite de fluorescence fop et iUI pour chaque padre d'unites d'hybridation parfaite et imparfaite correspondent a une sequence d'un gene. On calcule pour chaque sequence de gene une intensite de fluorescence egale a la difference entre les valeurs d'intensite de fluorescence iUp et iUI. Cette methode de mesure de l'intensite de fluorescence de chaque sequence permet d'obtenir un meilleur rapport signal sur bruit. On calcule ensuite une valeur d'intensite de fluorescence pour chaque gene en prenant la moyenne des intensites de fluorescence de chacune des sequences de ce gene. On obtient ainsi une liste reportant une valeur d'intensite de fluorescence pour chacun des genes. L'intensite de fluorescence etant proportionnelle a la concentration d'ARN-m issus de la transcription dun gene, on peut aisement obtenir une liste reportant la concentration d'ARN-m pour chaque gene. Dans le cas ou un gene s'exprime tres peu, il est possible que l'intensite de fluorescence des unites d'hybridation imparfaites soit superieure a celle des unites d'hybridation parfaites. L'intensite de fluorescence moyenne d'un tel gene peut etre negative. Dans ce cas on considere generalement que le gene ne s'exprime pas, et done que la concentration d'ARN-m associee est nulle. De facon courante, on souhaite analyser les variations des concentrations d'ARN-m entre des cellules cites de reference et des cellules cites de test. C'est cette analyse des variations qui fera ['objet de la suite de la presente description et de l' invention. Les cellules de reference pourront etre par exemple des cellules de foie sain et les cellules de test des cellules de foie malade. On utilise les memes modeles de puces a ADN, et on effectue dans les deux cas la suite d' operations precedemment decrites. L' etude des variations de la concentration d'ARN-m pour chaque gene permet d' identifier quels vent les genes pour lesquels la concentration d'ARN-m a change, suite a une modification de l'activite de transcription, ou a un changement de la duree de vie des ARN-m. La duree de vie des ARN-m fluctue entre autre en fonction d'une activite de synthese protidique plus ou moins importante. De facon classique, l'analyse des variations de concentrations d'ARN-m pour chacun des genes est realisee en calculant le rapport des concentrations d'ARN-m d'un meme gene. Cette methode est connue sous le nom de methode "fold change". Da variation de la concentration d'ARN-m est consideree comme etant significative quand le rapport des concentrations d'ARN-m est superieur a un seuil predetermine. Ce seuil est identique pour l' ensemble des genes et cette methode ne permet done pas de prendre en compte la specificite de chacun d'eux. Les processus de creation et de destruction d'ARN-m vent interrompus aleatoirement au moment du prelevement de cellules et la concentration d'ARN-m peut fluctuer legerement d'une cellule a une autre. Dans le cas ou un gene produit en moyenne 10 ARN-m dans chaque cellule, une difference d'un seul ARN-m entre deux cellules conduit a un rapport de 1. 1, soit 10% d'ecart, et le gene en question sera considere comme presentant une difference de concentration d'ARN-m significative. Au contraire pour un gene ayant en moyenne 1000 ARN-m par cellule, une difference de 10 ARN-m conduit a un rapport de 1.01, soit 1% d'ecart, et cela passera inapercu alors que ce peut 8tre tout a fait anormal. L'analyse de type "fold change" est done peu gable car des genes presentant une variation significative de leurs concentrations peuvent ne pas etre identifies. De plus, la concentration d'ARN-m relative a un gene peut varier naturellement dans des proportions qui lui vent propres. Avec une simple analyse de type ''fold change", il est impossible de savoir dans queue mesure la variation de la concentration d'ARN-m relative a un gene reste ou non dans des proportions acceptables. Un moyen de connatre la plage de variation naturelle de la concentration d'ARN-m relative a un gene, ou plus precisement la distribution cumulee de frequences, serait de realiser un grand nombre de mesures de concentration d'ARN-m, pour chaque gene a partir de cellules de reference identiques. Dans le cas ou on a realise 100 mesures pour chaque gene, on peut definir des valeurs de seuil correspondent a des proba bilites par increments de 0,01 pour qu'un meme gene associe a des cellules identiques ait une concentration d'ARN-m superieure a ces valeurs de seuil. Lors d'une mesure de concentration d'ARN-m de cellules differentes, on peut savoir queue est la probabilite diobtenir une concentration d'ARN-m superieure a la valeur de seuil choisie sans pour autant que cette concentration d'ARN-m soit anormale. En pratique, il est impossible de realiser autant de mesures et la valeur de seuil choisie est peu gable. Un objet de la presente invention est de prevoir un procede d'analyse des variations de concentrations d'ARN-m relatives a un ensemble de genes qui permette de prendre en compte la specificite de chaque gene. Un autre objet de la presente invention est de prevoir un tel procede qui permette d' identifier des genes presentant une variation significative de leurs concentrations d'ARN-m avec un nombre restreint de mesures. Un autre objet de la presente invention est de prevoir un tel procede qui permette de definir une valeur de seuil de facon trds precise. Pour atteindre ces objets, la presente invention prevoit un procede d'analyse des variations de concentrations d'ARN-messagers obtenus par transcription d'un ensemble de genes comprenant les etapes suivantes: a) mesurer la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes dans des cellules cites de reference et reporter les resultats sur une liste de reference (Lref); b) mesurer la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes dans des cellules cites de test et reporter les resultats sur une liste de test (LteSt); c) calculer pour chaque gene une valeur de variation (Vark), k etant un entier compris entre 1 et n, qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de reference (Lref) et la liste de test (LteSt) i d) crasser les genes dans des premier et second groupes, selon que les genes presentent des valeurs de variation correspondent respectivement a une hausse ou a une baisse de leurs concentrations d'ARN-m entre la liste de reference et la liste de test; e) calculer pour chaque gene du second groupe une nouvelle valeur de variation (dark) qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de test et la liste de reference. f) calculer pour chaque gene une valeur de variation normalisee (Zk) telle que la distribution cumulee de frequences d'un soul-ensemble de valeurs de variation normalisees correspondent a des genes ayant des concentrations d'ARN-m proches soit identique quel que soit le soul- ensemble considere; et g) identifier les genes presentant des variations de concentrations d'ARN-m significatives a partir des valeurs de variation normalisees. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, lietape d' identification des genes consiste a selectionner les genes dont la valeur de variation normalisee est superieure a une valeur de seuil determinee (Zseuil) Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la determination de la valeur de seuil (Zseuil) comprend les etapes suivantes: h) mesurer la concentration d'ARN-m pour chacun des genes de deux groupes identiques de cellules cites d'etalonnage et reporter les resultats respectifs sur des premiere (total 1) et deuxieme (total 2) listes d'etalonnage; i) calculer pour chaque gene une valeur de variation (Vareta1 k) selon le procede des etapes c) a e) a partir des premiere (Letal,l) et deuxieme (Letal,2) listes detalonnage; j) calculer pour chaque gene une valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref k) selon le procede de l'etape f); k) construire la distribution cumulee de frequences, cite d'etalonnage, des valeurs de variation d'etalonnage normalisees associant a toute valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref k) une probabilite, cite probabilite d'erreur de selection (Pseuil,k), pour qu'il existe des valeurs de variation d'etalonnage normalisees superieures a la valeur de variation normalisee consideree; l) choisir la probabilite d'erreur de selection souhaitee (Pseuil) i et m) definir la valeur de seuil (Zseuil) c rreSP ndant a la probabilite d'erreur de selection souhaitee (Pseuil) a l' aide de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, l'etape consistent a choisir la probabilite d'erreur de selection (Pseuil) comprend les etapes suivantes: - definir le taux de faux positif maximal acceptable pour l' identification de genes; et - identifier la probabilite d'erreur de selection Pseuil et la valeur de seuil Zseuil maximales permettant diobtenir un taux de faux positif acceptable, le taux de faux positif TFP etant egal a: pseuil * n (nombre de genes pour lesquels Zk 2 Zseuil) ou n est le nombre de genes consideres. Selon un mode de mise en osuvre du procede de la presente invention, l'etape d' identification des genes consiste a select ionner le s genes dont la valeur de variat ion normal isee est superieure a une premiere valeur de seuil pour les genes du premier groupe et superieure a une seconde valeur de seuil pour les genes du second groupe. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la determination des premiere et seconde valeurs de seuil consiste a choisir des premiere et seconde probabilites d'erreur de selection souhaitees respectivement pour les premier et second groupes et a definir les premiere et seconde valeurs de seuil correspondantes a l' aide de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, le choix des premiere et seconde valeurs de seuil consiste a effectuer le procede de la revendication 4 successivement pour le premier et le second groupe. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la valeur de variation Vark d'un gene est egale a la difference entre les concentrations d'ARN-m audit gene pour des cellules differentes. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la valeur de variation Vark d'un gene est egale au rapport des concentrations d'ARN-m audit gene pour des cellules differentes. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, le procede comprend pour chaque liste les etapes suivantes: - classer les genes par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m; - attribuer une valeur de rang nulle a tous les genes dont les concentrations d'ARN-m vent inferieures ou egales a une valeur de concentration seuil; - attribuer une valeur de rang unique a chacun des nl autres genes dont la concentration d'ARN-m est superieure a la valeur de concentration seuil, la valeur de rang etant comprise entre 1 et nl, le rang R d'un gene etant dautant plus eleve que la concentration d'ARN-m audit gene est elevee; et - normaliser les valeurs de rangs sur une plage de O a w, w etant un entier positif, le rang r diun gene etant desormais egal a (R*w)/n ou n est le nombre de genes etudies. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la valeur de variation dun gene est egale a la difference entre les rangs du gene pour les deux listes analysees. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la valeur de variation normalisee Z de chaque gene est obtenue selon la formule suivante: z Var - p(g) o(g) ou Var est la valeur de variation audit gene et p(g) et (g) vent respectivement la moyenne et l'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondent a un ensemble de genes ayant des concentrations d'ARN-m proches de la concentration d'ARN-m audit gene. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, la valeur de variation normalisee est calculee selon les etapes suivantes: attribuer une valeur de rang r unique a chaque gene egale a la valeur de rang de la liste de reference pour les genes du premier groupe et egale a la valeur de rang de la liste de test pour les genes du second groupe. - calculer la valeur de variation normalisee Zk du gene selon la formule suivante: z Var - Il(r) c;(r) ou Var est la variation audit gene, p(r) et (r) vent respectivement la moyenne et 1'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondent a un ensemble de genes ayant des rangs proches du rang r audit gene. Selon une variante du procede de la presente invention, le procede vise a analyser les variations de concentrations d'ARN-m d'un ensemble de genes a partir de m groupes identiques de cellules cites de reference (GR1 a GRm) et q groupes identiques de cellules cites de test (GT1 a GTq), le procede comprenant les etapes suivantes: - pour tout ou partie des combinaisons de groupes (Ci j) comprenant un groupe de reference (GRi) et un groupe de test (GTj), realiser les trots etapes suivantes: -- construire la distribution cumulee de frequences cite detalonnage selon le procede des etapes h) a k) a partir de premier et second groupes d'etalonnage (GRetal 1 et GRetal 2) pris tous deux parmi les m groupes de reference ou tous deux parmi les q groupes de test, l'un des groupes etant eventuellement le groupe de reference (GRi) ou le groupe de test (GTj) de la combinaison de groupes consideree; -- mettre en oeuvre les etapes a) a f) pour determiner une valeur de variation normalisee (Zi j k) pour chaque gene; -- definir pour chaque gene une valeur de probabilite, cite probabilite d'erreur (Pi j k), correspondent a la valeur de variation normalisee de ce gene (Zi j k) a partir de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage; calculer pour chaque gene, une valeur de regroupement (Rk) selon un procede de regroupement tenant compte de l' ensemble des probabilites d'erreur (Pi j k) audit gene obtenues pour chacune des combinaisons (Ci j) de groupes de reference et de test choisis; et - identifier comme presentant des variations de concentrations d'ARN-m significatives les genes dont la valeur de regroupement est superieure a une valeur de regroupement de seuil (RSeuil) determinee. Selon un mode de mise en ocuvre du procede precedemment decrit, les premier et second groupes d'etalonnage (GRetal,1 et GRetal,2) vent identiques quelque soit la combinaison de groupes consideree. Selon un mode de mise en ocuvre du procede de la presente invention, les valeurs de variation d'etalonnage normalisees (Zref,k) vent calculees selon le procede precedemment defini z Var - p(g) 6(g) et les valeurs de variation normalisees entre une liste de test et de reference vent calculees selon la formule suivante: Var -(r) Z= Oetal(r) ou les fonctions etal(r) et 6 etal(r) vent obtenues par lissage des moyennes p(r) et des ecarts types (r) calcules prealablement aux valeurs de variation d'etalonnage normalisees. Selon un mode de mise en oeuvre de la presente invention, la determination de la valeur de regroupement de seuil (Rseuil) comprend les etapes suivantes - calculer pour chaque gene, une valeur de regrou- pement d'etalonnage (Retal k) selon le procede de regroupement a partir des probabilites d'erreur d'etalonnage (Petal k) audit gene obtenues a partir des distributions cumulees de frequences d'etalonnage calculees pour chaque combinaison de groupes (Ci j) choisies; - construire la distribution cumulee de frequences, cite de regroupement, a partir des valeurs de regroupement d'etalonnage en associant a toute valeur de regroupement d'etalonnage une probabilite, cite probabilite d'erreur de regroupement d' etalonnage, pour qu' il existe des valeurs de regroupement d'etalonnage superieures a la valeur de regrou pement d'etalonnage consideree; - choisir la probabilite d'erreur de regroupement de selection souhaitee (P2seuil); et - definir la valeur de regroupement de seuil (RSeuil) correspondent a la probabilite d'erreur de regroupement de selection (p2seuil) a l' aide de la distribution cumulee de fre quences de regroupement. Selon un mode de mise en oeuvre de la presente invention, l'etape consistent a choisir une probabilite d'erreur de regroupement de selection (p2seuil) comprend les etapes suivantes: - definir le taux de faux positif maximal acceptable pour l' identification de genes; et - identifier la probabilite d'erreur de regroupement de selection P2seuil et la valeur de regroupement de seuil Zseuil maximales permettant d'obtenir un taux de faux positif acceptable, le taux de faux positif TFP etant egal a TFP = p2seuil * n (nombre de genes pour lesquels Rk2Rseuit) ou n est le nombre de genes consideres. Selon un mode de mise en oeuvre de la presente invention, le procede de regroupement comprend les etapes suivantes: - repartir les combinaisons de groupes dans differents ensembles; - calculer pour chaque ensemble une valeur intermediaire pour chaque gene egale au produit ou a la somme des probabilites d'erreur (Pi j k) du gene obtenues pour chacune des combinaisons de groupes de l' ensemble; - calculer pour chaque gene une valeur de regroupement (Rk) egale a la moyenne des valeurs intermediaires calculees pour chaque ensemble. Selon une variante du procede de la presente inven tion, le procede vise a analyser les variations de concen trations d'ARN-m d'un ensemble de genes a partir de m groupes identiques de cellules cites de reference (GR a GRm) et q groupes identiques de cellules cites de test (GT1 a GTq)' le procede comprenant les etapes suivantes: - realiser les etapes a) et b) pour chacun des groupes de reference et de test donnant m listes de reference et q listes de test; - definir pour chacune des listes une valeur de rang pour chaque gene selon le procede precedemment decrit; - definir une liste globale de reference associant a chaque gene un rang unique egal a la moyenne de ses rangs dans les listes de reference; - definir une liste globale de test associant a chaque gene un rang unique egal a la moyenne de ses rangs dans les listes de test; - realiser les etapes c) a g) a partir des listes de reference et de test globales, les valeurs de variation etant egales a la difference des rangs et les valeurs de variation normalisees etant calculees selon l'un des procedes precedemment decrit. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, une ou plusieurs listes de reference, de test ou d'etalonnage vent obtenues selon un procede de creation d'un jeu de donnees artificial comprenant les etapes suivantes: - mettre en oeuvre les etapes h) a k) permettant d'obtenir une distribution cumulee de frequences d'etalonnage; - definir pour chaque gene une valeur de variation normalisee en faisant un tirage aleatoire a partir de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage, l' ensemble des valeurs de variation normalisees ainsi definies ayant une distribution cumulee de frequences identique a celle d'eta lonnage. Ces objets, caracteristiques et avantages, ainsi que d'autres de la presente invention seront exposes en detail dans la description suivante de modes de realisation particuliers faite a titre non-limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles: la figure 1 represente une puce a ADN; la figure 2 est une representation de valeurs de variation de concentration d'ARN-m relatives a un ensemble de genes utilisee selon une premibre etape de l' invention; la figure 3 est une representation de valeurs de variation de concentration d'ARN-m normalisees relatives a un ensemble de genes utilisee selon une deuxieme etape de l' invention; la figure 4A represente une distribution cumulee de frequences de valeurs de variation de concentration d'ARN-m pour un premier ensemble de genes; la figure 4B represente une distribution cumulee de frequences de valeurs de variation de concentration d'ARN-m pour un second ensemble de genes; la figure 4C est une courbe "quartile versus quartile" des valeurs de variation de concentrations d'ARN-m des premier et second ensembles de genes; la figure 5A represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" de valeurs de variation non norma- lisees obtenues selon une methode de "fold change"; la figure 5B represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" de valeurs de variation non norma- lisees obtenues selon une methode de decalage de rangs; la figure 6A represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" de valeurs de variation normalisees obtenues selon une methode de fold change; et la figure 6B represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" de valeurs de variation normalisees obtenues selon une methode de decalage de range. Le procede d'analyse de la presente invention prevoit d'analyser a l' aide de puces a ADN un ensemble de n genes et d'etudier les variations des concentrations d'ARN-m entre des cellules de reference et des cellules de test. Dans une premiere partie, on decrira une analyse des variations entre un groupe de cellules de test et un groupe de cellules de reference. Dans une deuxieme partie, on decrira un moyen de determination d'une valeur de seuil qui permette de selectionner des genes ayant des variations significatives. Dans une troisieme partie, on fera la demonstration des avantages de l' invention par rapport a l'art anterieur. Dans une quatrieme partie, on generalisera le procede selon l' invention a l'analyse de plusieurs groupes de cellules de test et de reference. Dans une cinquieme partie, on decrira un procede de construction de jeux de donnees artificial. Dans une sixieme partie, on decrira une application du procede selon l' invention consistent a analyser les variations de concentration d'ARN-m en fonction du temps (etude de cinetiques) ou en fonction de modifications successives des conditions de culture d'un ensemble de cellules (experience du type dose/reponse). 1. Comparaison entre un -troupe de test et un -troupe de reference Le procede d'analyse de la presente invention prevoit d'analyser a 1' aide de puces a ADN un ensemble de n genes et d'etudier les variations de concentrations d'ARN-m entre un groupe de cellules de reference et un groupe de cellules de test. On mesure au prealable la concentration d'ARNm ck relative a chaque gene gk (k etant un nombre compris entre 1 et n) et on reporte les valeurs sur des listes de reference Lref et de test Ltest Le procede d'analyse commence par le calcul pour chacun des genes dune valeur de variation de concentration d'ARN-m, ou valeur de variation Vark, qui peut etre egale a la difference des concentrations d'ARN-m de chaque gene entre les groupes de reference et de test (Vark=cktest-ckref ou Ck,test et Ck,ref vent respectivement les concentrations d'ARN-m du gene gk sur les listes de test et de reference) ou encore egale au rapport des concentrations d'ARN-m (dark= Ck,test/Ck,ref), ce qui correspond a la methode "fold change" decrite precedemment. Selon la presente invention et prealablement au calcul des valeurs de variation, les genes vent classes par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m pour chacune des listes de reference et de test. On attribue ensuite une valeur de rang nulle a tous les genes dont la concentration d'ARN-m est egale a zero ou plus largement a tous les genes dont la concentration d'ARN-m est inferieure a une valeur de concentration seuil correspondent a une estimation du bruit de mesure. On attribue ensuite une valeur de rang unique a chacun des nl autres genes, la valeur de rang etant comprise entre 1 et nl. L' ensemble des valeurs de rangs forme une suite d'entiers continue entre 0 et nl. Le rang d'un gene est d'autant plus eleve que sa concentration d'ARN-m est elevee. De plus, les variations du procede de mesure de la concentration d'ARN-m a partir de puces a ADN entralne une variation des valeurs de concentration d'ARN plus ou moins importante. Deux groupes de cellules identiques peuvent avoir des valeurs de concentration variant entre 10 et 10000 pour le premier groupe et entre 50 et 11000 pour le second groupe. Afin de realigner les plages de valeurs des concentrations d'ARN-m et de s'affranchir des differences possibles entre les nombres n1 de genes pour lesquels la concentration d'ARN-m est superieure a une valeur de concentration seuil donnee, on procede a une normalisation des valeurs de rangs sur une plage allant par exemple de 0 a 100. Le rang rk dun gene gk est desormais egal a (Rkxl00)/n, ou Rk est le rang non normalise du gene gk. Selon la presente invention on exprime la valeur de variation de chaque gene comme etant egale a la difference entre le rang du gene dans la liste de reference et le rang du gene dans la liste de test. La valeur de variation, Vark, de chaque gene gk est calculee comme suit: Vark = rtestk rref,k (1) ou rtest,k et rref,k vent respectivement les rangs du gene gk des listes de test et de reference. Cette facon d'exprimer les valeurs de variation selon l' invention est appelee ci-apres methode de 'idecalage de range". La figure 2 represente un ensemble de valeurs de variation Vark positives calculees selon la methode de "decalage de range". Les rangs vent indiques en abscissas. Les variations vent indiquees en ordonnees. Chaque valeur de variation d'un gene est representee par une croix dont l'abscisse correspond au rang de ce gene pour la liste de reference. Bien que cela soit peu visible en figure 2 en raison du grand nombre de genes considere, chaque valeur d'abscisse (rang) correspond a un seul gene et done a une seule valeur de variation. On notera que les genes dont le rang est petit presentent une amplitude de variation moyenne plus importante que les genes dont la valeur de rang est elevee. Ceci correspond, comme on l'a indique precedemment, au fait que, pour les genes s'exprimant peu, les variations vent susceptibles d'etre plus importantes. Ainsi une methode consistent comme dans l'art anterieur a fixer une valeur de variation de seuil identique pour les genes qui s'expriment peu et ceux qui siexpriment beaucoup conduirait a considerer que les genes presentant une variation significative vent les seuls genes ayant un petit rang et done une faible concentration d'ARN-m. Pour pallier cet inconvenient, la presente invention prevoit de definir une valeur de variation de seuil qui soit fonction du rang du gene. Plus particulierement, le procede d'analyse de la presente invention inclut un procede de normalisation. On classe les genes en deux groupes. Les genes dont la valeur de variation indique une hausse de leurs concentrations d'ARN-m entre la liste de reference et la liste de test vent mis dans un premier groupe. Les autres vent mis dans un second groupe et on calcule pour ces genes une nouvelle valeur de variation en inversant les listes de test et de reference. Ainsi dans le cas ou la valeur de variation est exprimee selon la methode de decalage de range, les genes du premier groupe vent les npOS genes dont la variation est posi tive ou nulle (rtest,k => rref,k pour un gene gk), les genes du second groupe vent les nneg genes dont la variation est strictement negative (rtest k les valeurs de variation vent desormais positives. Dans le cas ou la valeur de variation est exprimee selon la methode de "fold change", les valeurs de variation des genes presentant une baisse de leur concentration (valeur inferieure a 1) entre le groupe de reference et le groupe de test vent remplacees par l' inverse des valeurs initiales. Les valeurs de variation vent ainsi toutes superieures a 1. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de normalisation de la presente invention, on selectionne pour chaque gene gk de rang rk un ensemble de rangs voisins, ou encore "fenetre'' de range. On calcule ensuite la valeur moyenne des valeurs de variation correspondent a cette fenetre de rangs qui constitue une moyenne locale p(gk). On calcule egalement un ecart type local 6 (gk) des valeurs de variation pour chaque gene gk en utilisant la meme fenetre que pour le calcul de la moyenne locale. Les courbes 20 et 21 de la figure 2 representent respectivement l' allure generale des valeurs p(gk) et 6 (gk) apres lissage. A partir des valeurs p(gk) et 6 (gk), prises de preference apres lissage, on calcule une valeur de variation normalisee Zk pour chacun des genes gk selon la formule suivante: z Vark - p(gk) 6(gk) Selon une variante de mise en oeuvre du procede de la presente invention, le procede de normalisation est effectue separement pour chacun des premier et deuxieme groupes de genes. Les valeurs p(gk) et 6 (gk) vent calculees pour chaque groupe a partir des valeurs de variation dun ensemble de genes d'un meme groupe. La figure 3 represente 1' ensemble des valeurs de variation normalisees Zk obtenues pour chacune des valeurs de variation Vark de la figure 2. Comme en figure 2, les abscisses designent les rangs et une valeur d'abscisse correspond a une seule valeur de variation normalisee. Les courbes 30 et 31 correspondent respectivement aux moyennes locales et aux ecarts types locaux, non lisses, calcules a partir des valeurs Zk de la meme facon que cela avait ete fait precedemment a partir des valeurs Vark, et decrit cidessus. Les courbes 30 et 31 montrent que les moyennes locales et les ecarts types locaux vent maintenant sensiblement constants quel que soit le rang, ce qui signifie que les genes dont les concentrations d'ARN-m moyennes different ont des valeurs de variation normalisees qui suivent la meme distribution cumulee de frequences. De facon generale, on pourra utiliser tout procede de normalisation tel que la distribution cumulee de frequences d'un soul-ensemble de valeurs de variation normalisees correspondent a des genes d'une meme fenetre de rangs soit sensiblement identique quel que soit le soul-ensemble considere. A ['issue de l'etape de normalisation, on determine une valeur de seuil Zseuil, eventuellement differente pour le premier et le second groupe de genes, et on selectionne les genes dont la valeur de variation normalisee excede la valeur de seuil. Selon un aspect fondamental de la presente invention, cette valeur de seuil est identique pour tous les genes et le critere de selection est homogene quel que soit le rang des genes analyses, c'est-a-dire independamment de leur concen- tration d'ARN-m moyenne. Un avantage du procede d'analyse selon la presente invention est qu'il permet d' identifier des genes presentant une variation significative de leurs concentrations d'ARN-m a partir d'un nombre restreint de mesures. 2. Determination d'une valeur de seuil La presente invention propose egalement de definir une valeur de seuil selon le procede ci-apres. On procede a une etape d'etalonnage consistent a determiner les variations des concentrations d'ARN-m normales de chacun des genes en etudiant deux groupes de cellules identiques cites d'etalonnage, la concentration d'ARN-m de chaque gene etant reporte sur deux listes d'etalonnage Letal,1 et Letal,2 On effectue un calcul de valeurs de variation d'etalonnage normalisees selon la methode de decalage de rangs et le procede de normalisation precedemment decrits. L'une des deux listes d'etalonnage Leta1 1 et Leta1 2 est consideree comme liste de test et l'autre comme liste de reference. On obtient ainsi une valeur de variation d'etalonnage Vareta1 k pour chaque gene gk et une valeur de variation d'etalonnage normalisee Zetal,k pour chacun des genes. On obtient la aussi un ensemble de valeurs de variation d'etalonnage normalisees dont les moyennes locales et les ecarts types locaux vent sensiblement constants. Dans un mode de mise en oeuvre du procede de la presente invention, on effectue un lissage des moyennes locales petal(gk) et des ecarts types locaux etal(gk) servant au calcul des Zetal,k. On obtient deux courbes d'etalonnage representant la moyenne petal(r) et l'ecart type etal(r) des variations d'etalonnage en fonction du rang, toute reference a un gene donne etant supprime. Lors d'une comparaison entre un groupe de test et un groupe de reference, on calcule a partir de ces courbes detalonnage les valeurs de variation normalisees Zk selon la formule: Zk = Vark Petal(rk) 6etal( rk) Les groupes de cellules d'etalonnage peuvent 8tre des cellules de reference, des cellules de test ou d'autres cellules jugees adaptees. Le choix des cellules utilisees est dicte par l'effet des valeurs petal(r) et 6etal(r) sur les valeurs de variation normalisees Zk. Ces derrieres vent d'autant plus petites que les valeurs de moyenne et d'ecart type vent grandest Les valeurs ketal(r) et etal(r) dependent d'une part de la reproductibilite des conditions experimentales (puces a ADN pas parfaitement identiques) et d'autre part de la stabilite du systeme biologique des cellules choisies. Les conditions experimentales etant supposees reproductibles, un systeme biologique presentera des valeurs petal(r) et 6 etal(r) d'autant plus grandes qu'il est instable. Ainsi l'etalonnage a partir de deux cellules cancereuses donnera des valeurs petal(r) et aetal(r) plus elevees, comparees a celles obtenues a partir de deux cellules normales. En consequence, l'etalonnage doit etre effectue sur un systeme biologique qui a les memes caracteristiques de stabilite que le systeme constitue par le test et la reference. Dans le cas ou le test et la reference ont tous deux ete dupliques, on construit les courbes d'etalonnage independamment pour chacun des couples, ce qui conduit a deux couples de courbes de calibration (test, 6 test) et (ref, 6 ref). On evalue ensuite lequel des deux systemes est le plus instable (p ou/et 6 plus eleves). Cette evaluation peut etre effectuee de differentes manieres. On peut par exemple calculer deux jeux de valeurs de variation normalisees en utilisant respectivement (test, 6 test) et (pref, 6 ref) On peut par exemple construire pour chaque jeu une distribution cumulee de frequences. On compare les deux valeurs de variation normalisees correspondent par exemple au 75 percentile (probabilite egale a 0.75). Le systeme ayant la plus grande valeur est le plus instable. De facon generale, les resultats du procede d'analyse de la presente invention vent meilleurs si l'on utilise les courbes d'etalonnage construites a partir du systeme le plus instable. Selon un aspect de la presente invention, on construit a part ir de toutes les valeurs de variat ion normali sees une distribution cumulee de frequences d'etalonnage. Les valeurs de variation normalisees de tous les genes, quel que soit leur rang, suivent cette distribution cumulee de frequences d'etalonnage. En effet, comme cela sera etabli plus precisement en relation a la figure 6B, n'importe quel soul-ensemble de valeurs de variation d'etalonnage normalisees correspondent a des genes d'une meme fenetre de rangs suit la meme distribution cumulee de frequences et il est done possible de construire une unique distribution cumulee de frequences a partir de toutes les valeurs de variation d'etalonnage normalisees. Etant donne le grand nombre de genes etudies et done le grand nombre de valeurs de variation d'etalonnage normalisees obtenues, la distribution cumulee de frequences d'etalonnage resultante est tres precise. A partir de cette distribution cumulee de frequences d'etalonnage, on associe a toute valeur de variation d'etalonnage normalisee Zetal,k une probabilite, cite probabilite d'erreur de selection Pseuil k' pour qu'il existe des valeurs de variation d'etalonnage normalisees naturellement superieures a cette derriere. Lors d'une analyse comparative entre des cellules de test et de reference selon le procede precedemment decrit en relation aux figures 2 et 3, on peut desormais definir a l' aide de la distribution cumulee de frequences detalonnage la probabilite d'erreur de selection Pseuil correspondent a la probabilite pour qu'il existe naturellement des valeurs de variat ion normal i sees superieure s a la valeur de seui l Zseui l choisie pour selectionner les genes. Un avantage du procede d'analyse selon la presente invention est qu'il permet d'associer une probabilite d'erreur de selection a toute valeur de seuil Zseuil choisie. Un autre avantage du procede d'analyse selon la presente invention est qu'il permet de choisir une valeur de seuil Zseuil tres precise avec un nombre restreint de mesures. A partir de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage, il est possible de definir un ensemble de parametres statistiques, leur connaissance permettant de choisir au mieux la probabilite d'erreur de selection Pseuil Connaissant le nombre de genes etudies, on peut connaltre la proportion de genes "normaux" parmi liensemble des genes identifies comme ayant une valeur de variation normalisee k superieure a Zseuil Cette proportion de genes normaux est appelee taux de faux positif TFP et est definie comme suit: TFP = pseuil * n (nombre de genes pour lesquels Z 2 Zseuil) Dans le cas d'une analyse distincte des premier et second groupes de genes, on definit un premier et un second taux de faux positif. On remplace n par le nombre de genes du premier groupe npOS ou du second groupe nnegl les valeurs Pseuil/Zseuil etant eventuellement differentes pour chaque groupe de genes. On peut choisir une probabilite d'erreur de selection Pseuil tres petite permettant d'obtenir un taux de faux positif tres faible. Neanmoins, il peut 8tre interessant de choisir une probabilite Pseuil plus grande et done un Zseuil plus petit de fagon a selectionner et done a etudier ulterieurement un plus grand nombre de genes. En plus du taux de faux positif, il est possible de connaltre la sensibilite de la selection. On construit au prealable la distribution cumulee de frequences des valeurs de variation normalisees Zk obtenues lors de la comparaison entre des cellules de test et de reference. A partir de cette distribution, il est possible d'associer a toute valeur de variation normalisee Zk une probabilite, cite probabilite d'observation Pobs k, pour qu'on observe des valeurs de variation normalisees superieures a cette derriere. A partir des valeurs de probabilite d'erreur de selection Pseuil,k et de probabilite d' observation Pobs k de chaque gene, il est possible de definir la fraction F de genes pour lesquels la valeur de variation Vark a augmente par rapport a la valeur de variation d'etalonnage Varetal,k La fraction F est definie comme etant la valeur maximale de l' ensemble des valeurs Pobs,kPseuil,k calculees pour chaque gene gk (F=max[Pobs,kPseuil, k]). Si Pseuil,k est la probabilite d'erreur de selection choisie, le taux de faux positif peut 8tre defini comme etant egal a Pseuil k/Pobs k. Ouand on choisit un couple de valeurs Pseuil/Zseuil' la sensibilite, egale a (Pobs,kPseuil,k)/F, permet de savoir si parmi les genes selectionnes, le nombre de genes presentant reellement des variations significatives est representatif du nombre de genes dont les valeurs de variation ont augmente (dark Vareta1 k). Un avantage du procede d'analyse selon la presente invention est qu'il permet d'associer un taux de faux positif et une valeur de sensibilite a toute valeur de seuil Zseuil et done a toute valeur de probabilite d'erreur de selection Pseuil choisies. 3. Demonstration des avantages de l' invention Les figures 4A a 4C illustrent la construction d'une courbe "quartile contre quartile". La fiqure 4A represente une distribution cumulee de frequences C1 d'un premier soul-ensemble de valeurs de variation pris parmi 1' ensemble des valeurs de variation (Var) obtenues lors d'une etude comparative. Les valeurs de variation vent reportees en abscissas. On indique en ordonnees la probabilite (probe) pour qu'il y ait des valeurs de variation inferieures a la valeur de variation en abscissas. La figure 4B est une autre distribution cumulee de frequences C2 d'un second ensemble de valeurs de variation pris parmi lt ensemble des valeurs de variation de l' etude comparative. La figure 4C est une courbe "quartile contre quartile" C3 obtenue a partir des courbes C1 et C2 des fiqures 4A et 4B. Les valeurs de variation du premier ensemble etudie vent representees en ordonnees, et les valeurs de variation du second ensemble etudie vent representees en abscissas. La courbe "quartile contre quartile'' est obtenue en relevant pour chaque valeur de probabilite (entre 0 et 1) les valeurs de variation correspondantes sur les courbes C1 et C2 et en definissant un point ayant ces deux valeurs respectivement pour ordonnee et abscisse. Le point 40 de la courbe C3 a pour abscisse V1' et ordonnee V1, V1 et V1' etant respectivement les valeurs de variation des courbes C1 et C2 correspondent a la probabilite 0,1. De meme, les points 41 et 42 de la courbe C3 ont pour abscisses respectives V2' et V3' et pour ordonnees respectives V2 et V3, les valeurs de variation V2, V3 de la courbe C1 et V2', V3' de la courbe C2 ayant pour probabilites respectives 0,5 et 0,9. On obtient ainsi une courbe "quartile contre quartile" pour deux soul-ensembles de valeurs de variation. Dans l'exemple de la figure 4C, la courbe C3 est relativement eloignee de la diagonale tracee en pointilles ce qui signifie que les premier et second soul-ensembles de valeurs de variation ont des fonctions de repartition differentes. La figure 5A represente un ensemble de courbes i'quantile contre quartile'' obtenues en etudiant differents sous ensembles de valeurs de variation calculees selon une methode de Fold Change. Les courbes les plus aplaties vent obtenues en prenant des soul-ensembles de valeurs de variation dont les rangs respectifs vent tres eloignes. Ceci demontre que des genes ayant des rangs differents ont des valeurs de variation qui suivent des fonctions de repartition differentes. La figure 5B represente de meme un ensemble de courbes "quartile contre quartile" obtenues en etudiant differents sous- ensembles de valeurs de variation non normalisees calculees selon une fonction de decalage de range. On peut la aussi observer une difference entre les fonctions de repartition pour des genes ayant des rangs tres eloignes. La figure 6A represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" obtenues en etudiant differents sous- ensembles de valeurs de variation normalisees calculees selon la fonction de Fold Change et le procede de normalisation de la presente invention. Les courbes se rapprochent de la diagonale ce qui signifie que des genes ayant des rangs differents ont des valeurs de variation normalisees qui suivent des fonctions de repartition relativement semblables. Cependant on observe des divergences relativement importantes pour les valeurs correspondent a des probabilites elevees. La figure 6B represente un ensemble de courbes "quartile contre quartile" obtenues en etudiant differents sous- ensembles de valeurs de variation normalisees calculees selon la methode de decalage de rangs et le procede de normalisation de la presente invention. Les courbes vent toutes tres proches de la diagonale ce qui signifie que l' ensemble des valeurs de variation normalisees suit la meme distribution cumulee de frequences. Ceci demontre que, en combinant un calcul des valeurs de variation selon la methode de decalage de rangs de l' invention et une normalisation des ces valeurs selon le procede de normalisation de l' invention, on obtient un ensemble de valeurs de variation normalisees qui suivent la m8me distribution cumulee de frequences de reference. Il en resulte que grace au procede d'analyse selon la presente invention, on peut etudier chaque gene individuellement a partir d'uniquement trots mesures de concentrations d'ARN-m avec des puces a ADN alors qu'un grand nombre de mesures etait necessaire auparavant. 4. Comparaison entre plusieurs -troupes de test et de reference Dans le cas ou plusieurs mesures de concentrations d'ARN-m pour chaque gene vent disponibles et obtenues a partir de m groupes de reference GR1 a GRm et q groupes de test GT1 a GTq, un procede d'analyse multiple selon la presente invention prevoit d' identifier plus finement quels vent les genes presentant les variations de concentrations d'ARN-m les plus significatives. Le procede d'analyse multiple comprend de multiples analyses de variation entre des listes de reference et de test. Pour tout ou partie des combinaisons Ci j comprenant un groupe de reference GRi et un groupe de test GTj, on calcule pour chaque gene gk, une valeur de variation Vari j k selon la methode de decalage de rangs et une valeur de variation no s lisee Zi j k selon le procede de normalisation de ['invention. En parallele, on effectue une etape d'etalonnage identique a celle decrite precedemment. Apres selection de deux groupes d'etalonnage GRetal 1 et GRetal 2 parmi les m groupes de reference, on calcule pour chaque gene gk une valeur de variation d'etalonnage normalisee Zetal k a l' aide de la methode de decalage de rangs et du procede de normalisation de l' invention. On construit une distribution cumulee de frequences d'etalonnage a partir de toutes les valeurs de variation d' etalonnage normalisees. I1 est ainsi possible d' associer a une valeur de variation normalisee d'etalonnage Zetal k une probabilite, cite probabilite d'erreur d'etalonnage Petal k, pour qu'il existe des valeurs de variation normalisees naturellement superieures a cette derriere. Selon une variante de realisation, on construit pour chaque combinaison Ci j choisie une distribution cumulee de frequences de regroupement a partir de deux groupes de reference dont l'un d'eux est le groupe GRi ou de deux groupes de test dont l'un d'eux est le groupe GTj de la combinaison Ci consideree. A partir des distributions cumulees de frequences d'etalonnage, on definit pour chaque gene gk une probabilite, cite probabilite d'erreur Pi j k' correspondent a la valeur de variation normalisee Zi j k audit gene. Dans le cas ou seule une distribution cumulee de frequence d'etalonnage est disponible, les probabilites d'erreur Pi j k vent toutes egales. Selon une variante de realisation, on determine si les valeurs de variation d'un gene obtenues pour chaque combinaison Ci j correspond a une hausse (variation positive) ou a une baisse (variation negative) des concentrations d'ARN-m entre le groupe de cellules de reference GRi et le groupe de cellules de test GTj. Pour un gene gk particulier, certaines des probabilites Pi j k correspondent a des variation positives et d'autres valeurs Pk l correspondent a des variations negatives. On compare le produit Prodppos des valeurs Pi j k correspondent a des variations positives au produit Prodpneg des valeurs Pi,j k correspondent a des valeurs negatives. Si ProdpOs est inferieur a Prodneg on considere que la variation du gene est positive et toutes les probabilites Pi j k correspondent a des variations negatives prennent la valeur 1 (inversement si ProdpOs > Prodneg, la variation du gene est consideree comme negative et toutes les probabilites Pi j k prennent la valeur 1). En general, le resultat est homogene, c'est-a-dire que la variation du gene k est consideree comme positive (ou negative) pour toutes les combinaisons. Si pour une minorite d' ensembles la procedure d' assignation a about) a donner au gene gk un sens de variation contraire, cela s'explique par la presence d'une variation anormale cite artefactuelle qui est facilement reparable. Ces valeurs vent eliminees, ce qui conduit a une reattribution correct du sens de variation. On procede ensuite au calcul pour chaque gene gk d'une valeur de regroupement Rk a partir des probabilites d'erreur du gene selon un procede de regroupement. Selon le meme procede, on calcule pour chaque gene gk une valeur de regroupement d'etalonnage Reta1 k en utilisant les probabilites d'erreur d etalonnage Petal,i,j,k correspondent aux valeurs de variation n rmaliSeeS Zetal,i,j,k de chaque gene obtenues a partir des distributions cumulees de frequences precedemment calculees. Selon un mode de mise en oeuvre du procede de regroupement de la presente invention, les combinaisons choisies vent reparties dans differents ensembles. On pourra par exemple constituer des ensembles de combinaisons independantes, deux combinaisonS Ci1,jl et Ci2 j2 etant independantes si les groupes GRi1 et GRi2 vent differents et si les groupes GTj1 et GTj2 vent differents. Dans le cas ou on a autant de groupes de reference que de groupes de test (m=q), on pourra par exemple constituer m! ensembles de m combinaisons independantes (si mq on pourra constituer q!/m! ensembles de m comparaisons independantes). On effectue ensuite pour chaque ensemble le produit (ou la somme) de toutes les probabilites d'erreur Pi j k d'un meme gene gk dans chaque ensemble et on obtient une valeur intermediaire pour chaque ensemble. On calcule ensuite pour chaque gene gk une valeur de regroupement Rk en prenant la moyenne des valeurs intermediaires de chaque ensemble. De meme que pour une analyse simple entre une liste de reference et une liste de test, on definit une valeur de regroupement de seuil RSeuil afin de selectionner les genes presentant des valeurs de regroupement superieures a cette derriere. A cette fin, on construit une distribution cumulee de frequences, cite de regroupement, a partir de toutes les valeurs de regroupement d'etalonnage. A toute valeur de regroupement Rk correspond une probabilite, cite probabilite theorique Ptheo k, pour qu'il existe des valeurs de regroupement superieures a Rk. On peut alors associer une probabilite d'erreur de selection de regroupement P2seuil a toute valeur de regroupement de seuil RSeuil choisie. On choisira RSeuil et Pseuil en fonction du taux de faux positif et de la sensibilite souhaitee. Ce procede d'analyse multiple permet d' augmenter la puissance de l'analyse car il permet de selectionner des genes dont les variations de la concentration d'ARN-m vent faibles et non significatives dans toutes les comparaisons prises individuellement, mais deviennent significatives lorsque toutes les comparaisons possibles vent prises en compte. b. Analyse des moyennes Le procede d'analyse multiple par analyse de moyennes consiste a construire pour les groupes GR1 a GRm et GT1 a GTq un groupe unique GR et GT. Les valeurs de concentration d'ARN-m des groupes GR1 a GRm et GTl a GTq vent exprimees sous forme de valeurs de range, normalises sur une echelle de 0 a 100, comme decrit dans le chapitre 1. On construit deux nouvelles listes LteSt et Lref indiquant pour chaque gene une unique valeur de rang egale a la moyenne des valeurs de rangs respectivement des groupes de test et des groupes de reference. On construit ensuite deux listes d'etalonnage Letall k et Letal2 k a partir de deux ensembles de N groupes de cellules identiques ( dereference, de test ou autre), avec N=m si m≤q, ou N=p si p≤m, selon le procede decrit precedemment. On effectue ensuite le meme procede d'analyse que celui mis en oeuvre lors d'une comparaison entre un seul groupe de test et un seul groupe de reference, la distribution cumulee de frequences d'etalonnage etant construite a partir des deux listes d'etalonnage Letallk et Letal2,k 5. Construction d'un jeu de donnees artificial Selon un aspect de la presente invention, la distri- bution cumulee de frequences des variations de signal de trans- cription normalisees pour un systeme biologique permet de cons truire des jeux de donnees artificiels, sous la forme d'une liste artificielle Lart associant a chaque gene une valeur de concentration, le jeu de donnees ayant les memes caracte ristiques statistiques que les donnees reelles ayant ete *utilisees pour l'etalonnage. A partir de deux groupes de cellules identiques G1 et G2, on construit comme decrit ci dessus les courbes d'etalonnage lissees ketal(gk) et etal(gk), ainsi que la distribution cumulee de frequences des valeurs de variation d'etalonnage normalisees. On construit ensuite un jou de donnees artificial indifferemment a partir exclusivement de G1 ou de G2 ou a partir de G1 et de G2, utilises tour a tour. Si l'on prend par exemple G1 comme base pour generer artificiellement un jou de donnees, on considere le rang rk du gene gk. On fait un tirage aleatoire dun nombre a partir d'une distribution lineaire sur l'intervalle [0,1]. En interpolant ce nombre sur la distribution cumulee de frequences detalonnage, on tire une valeur de variation normalisee Zk pour le gene gk. Si le gene gk augmente entre G1 et G2, cette valeur de variation norma lisee est transformee en valeur de variation selon la formule: Vark = Zk*oetal(rk)+Petal() et on deduit le nouveau rang, rjeU k du gene gk par la formule rjeu,k=rk+vark Si rjeU k est superieur a 100, on lui donne la valeur 100. Si le gene gk diminue entre G1 et G2, il faut trouver le nouveau rang rjeU k tel que: Vark = Zk*etal(rieuk)+Petal(rjeuk) et rjeU'k =rk - Vark _úr ou srest une constante a determiner. Une des possibilites pour rechercher rjeU k consiste a calculer successivement, en partant de la valeur immediatement inferieure a rk, la valeur absolue de Sr pour toute valeur rjeU k inferieure a rk et a prendre pour nouveau rang, le rang rjeU k pour lequel la valeur absolue de úr atteint le premier minimum local (c 'est a dire lorsque la valeur absolue de úr au rang immediatement inferieur au rjeU k considere redevient plus grande qu'au rang rjeu,k) Si on arrive au rang zero sans avoir satisfait la deuxieme condition, on choisit rjeU k egal a zero. Le nouveau jeu de valeurs ainsi obtenu peut 8tre transforme facilement en valeurs de concentration d'ARN-m par la transformation inverse de celle qui donne le rang. La concentration d'ARN-m de chaque gene etant reporte sur la liste artificielle Lart I1 est possible de generer plusieurs listes artificielles selon le procede decrit ci-dessus. Ces listes peuvent 8tre utilisees lors d'une comparaison entre plusieurs groupes de cellules de test et de reference, notamment lorsque le nombre de groupes de test et le nombre de groupes de reference different. De facon generale, un jeu de donnees artificial pourra remplacer n'importe quel groupe de cellules utilisees lors des analyses precedemment decrites. 6. Analyse de cinetiues ou dexperiences dose/reponse Dans le cas ou plusieurs mesures de l'activite de transcription vent disponibles et obtenues a partir de plusieurs n+1 ensembles de groupes, n etant un entier. Le premier groupe GCO contient io groupes GCO1 a GCOio, le deuxieme groupe GC1 contient i1 groupes GCl1 a GClil, le dernier groupe GCn contient in groupes GCn1 a GCnin. Un procede multiple selon la presente invention prevoit d' identifier plus finement les genes presentant les variations de transcription les plus signi ficatives. Les groupes GC1 a GCn peuvent representer des mesures effectuees sur le meme systeme biologique mais a des temps differents et croissants (experimentation de cinetique), ou soumis a un stimulus d'intensite strictement croissante ou decroissante (experimentations de dose/reponse). La caracte- ristique commune de ces deux types d' experience est que l'on recherche pour chaque gene gk s'il s'est produit une variation de signal de transcription significative sur l' ensemble de l'intervalle de la variable independante VI (temps dans le cas diune cinetique ou dose d'un produit dans le cas d'une dose/reponse). Les valeurs de la variable independante vent prises arbitrairement egales a VI = 0,1,...n. Dans une premiere phase de l'analyse on effectue independamment toutes les analyses concernant les groupes pour lesquels VI = i et VI = i+1, selon les procedes decrits plus hauts. Par exemple une des analyses portera sur les groupes GC0 et GC1, une autre sur les groupes GC1 et GC2, et la derriere portera sur les groupes GCn-1 et GCn. Pour chaque analyse et pour chaque gene on determine les Ptheor,k (ou les Pseuil,k s'il y a qu'un seul groupe) et les Pobs k. On selectionne les genes ayant subi une variation de concentration d'ARN-m significative a l' aide des parametres de selection tels que la probabilite d'erreur de selection de regroupement, le taux de faux positif ou encore la sensibilite. On obtient alors pour chaque gene une suite de resultats ordonnes, SSens k qui indique pour chaque intervalle de VI si le gene a ete detecte comme non variant ou variant positivement ou negativement, et une autre suite de resultats ordonnes, Ssel k qui indique si la variation est significative. Ainsi pour le gene gk on pourrait avoir la suite Ssens,k = +,+,0,-,-,-,+,+ et la suite SSel k = 1,1,0,0,0,0,0,0. A noter qu'ici comme pour la suite, une position pour laquelle aucune variation n'a ete detectee (0 dans Ssens,k) reste touj ours a zero dans Ssel,k Ensuite, s'il existe au moins un gene gi pour lequel il y a un zero a deux positions consecutives de Ssel i, sans qu'il y ait un zero a une des positions correspondantes dans SSensi on effectue independamment toutes les analyses concernant les groupes pour lesquels VI=i et VI = i+2, et pour lesquels il existe des genes comme le gene gi, selon les procedes decrits plus haut. Par exemple une des analyses portera sur les groupes GC0 et GC2, une autre sur les groupes GC1 et GC3, et la derriere portera sur les groupes GCn-2 et GCn. De meme, on selectionne les genes ayant subi une variation significative. La liste SSens k n'est pas modifiee. La liste Ssel k est completee de la facon suivante: si une variation significative a ete detectee entre les valeurs i et i+2 de VI, et si les positions i et i+1 etaient a zero a l'etape precedente, alors on change les positions i et i+1 a un. Si une des positions etaient deja a un, le nouveau resultat n'est pas considere comme significatif en ce qui concerne la deuxieme position. Ainsi la nouvelle suite pour k pourrait etre Ssel k=1,1,0,1,1,1,0,0. Les positions 4,5 et 6 ont ete mises a 1, car l'analyse portent sur les groupes correspondent a VI= 3 et VI=5 a about) a la selection du gene gk, de meme que l'analyse portent sur les groupes correspondent a VI= 4 et VI=6. L'analyse se pour-quit aux ordres de degree superieurs, tel que l'ordre de degre 3 (VI=i et VI=i+3), etc. tent que c'est necessaire (existence d'au moins un gene i, ayant une suite de zero de meme degre dans Ssel i et aucun zero dans une des positions correspondantes dans SSens i). A la fin du processus d'analyse, on selectionne tous les genes ayant au moins une position mise a un dans Ssel. Cette procedure permet de filtrer efficacement les genes qui ont montre une variation significative dans un intervalle de valeurs de VI contigues. Ces genes peuvent ensuite etre groupes plus finement par une methode de regroupement. On peut effectuer egalement une selection supplementaire et un premier regroupement qualitatif des courbes de variations en fonction de VI, en appliquant la suite SSel k sur la suite SSens k de la facon suivante: pour toute position de Ssel k egale a un, on conserve les valeurs aux positions correspon- dantes de Ssel k, et pour toute position de Ssel k egale a zero, on met entre parentheses les valeurs aux positions correspondantes de Ssel k. Ainsi SSel k=1,1,0,1,1,1,0,0 et Ssens,k = +,+,0,-,-,-,+,+ donneront Ssens,k=++,(0),-l-l-l(+)l(+). Cette representation permet une selection supplemen- taire sur des criteres simples. Par exemple dans une experience de dose/reponse on peut imposer comme condition supplementaire que la variation soit monotone. Dans ce cas le gene gk tel que Ssens,k=+,+, ( ),, ,-, (+), (+) ne serait pas retenu. En revanche le gene gj tel que SSens j=+,+, (+), (0), (-),+, (+), (+) serait retenu car toutes les variations significatives vent positives. De meme, si des arguments biologiques ou autres permettent de penser qu'a partir par exemple de la quatrieme valeur de Vl (marquee par | dans la suite) on doit avoir un changement du sens de variation, l'on serait conduit a conserver le gene l tel que Ssens,l=+,+,(+),l(-),(-),-,(+),- et a eliminer le gene m tel que Ssens.m='(+)'l(+)'(+)''()' Cette representation permet aussi de faire un regroupement rapide des profile de signaux de concentration d'ARN-m qui vent comparables. Par exemple 1'on regroupera les genes tels que Ssens,n=++(+)()'()' '()' Ssens, =+,+,(+ ),(+),(+),-,(-),- qui ont des variations positives significatives aux memes positions 1 et 2, et des variations negatives significatives aux meme positions 6 et 8. Bien entendu, la presente invention est susceptible de diverges variantes et modifications qui apparaltront a l'homme de ['art. En particulier, le procede de la presente invention peut s'appliquer a l'analyse des variations du nombre de differentes proteines presentes dans des cellules vivantes. De plus, le procede d'analyse de la presente invention peut etre mis en ocuvre a partir des concentrations d'ARN-m relevees pour chacune des sequences de gene etudiees correspondent a une unite d'hybridation de la puce a ADN utilisee. On etudiera done non pas les variations de la concentration d'ARN-m relative a un gene mais celle relative a une sequence donnee. En outre, on pourra utiliser une definition des valeurs de variation difference. De meme, on pourra prevoir d'autres precedes de normalization satisfaisants a l' exigence d'uniformite des distributions cumulees de frequences de tout soul-ensemble de valeurs de variation normalisees. De plus l'homme de l'art saura definir le procede de regroupement optimal permettant d' identifier les genes presentant les valeurs de variation de concentrations d'ARN-m les plus significatives. REVENDICATIONS 1. Procede d'analyse des variations de concentrations d'ARN-messagers obtenus par transcription d'un ensemble de genes comprenant les etapes suivantes: a) mesurer la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes dans des cellules cites de reference et reporter les resultats sur une liste de reference (Lref); b) mesurer la concentration d'ARNmessagers pour chacun des genes dans des cellules cites de test et reporter les resultats sur une liste de test (LteSt); c) calculer pour chaque gene une valeur de variation (Vark), k etant un entier compris entre 1 et n, qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de reference (Lref) et la liste de test (Ltest); d) crasser les genes dans des premier et second groupes, selon que les genes presentent des valeurs de variation correspondent respectivement a une hausse ou a une baisse de leurs concentrations d'ARNm entre la liste de reference et la liste de test; e) calculer pour chaque gene du second groupe une nouvelle valeur de variation (dark) qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de test et la liste de reference. f) calculer pour chaque gene une valeur de variation normalisee (Zk) telle que la distribution cumulee de frequences d'un soul-ensemble de valeurs de variation normalisees correspondent a des genes ayant des concentrations d'ARN-m proches soit identique quel que soit le soul- ensemble considere; et g) identifier les genes presentant des variations de concentrations d'ARN-m significatives a partir des valeurs de variation normalisees. 2. Procede selon la revendication 1, dans lequel l'etape didentification des genes consiste a selectionner les genes dont la valeur de variation normalisee est superieure a une valeur de seuil determinee (Zseuil) 3. Procede selon la revendication 2, dans lequel la determination de la valeur de seuil (Zseuil) comprend les etapes suivantes: h) mesurer la concentration d'ARN-m pour chacun des genes de deux groupes identiques de cellules cites d'etalonnage et reporter les resultats respectifs sur des premiere (total 1) et deuxieme (Letal'2) listes d'etalonnage; lo i) calculer pour chaque gene une valeur de variation d'etalonnage (Varetal k) selon le procede des etapes c) a e) a partir des premiere (Letall) et deuxieme (Letal,2) listes d'etalonnage; j) calculer pour chaque gene une valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref k) selon le procede de l'etape f) k) construire la distribution cumulee de frequences, cite d'etalonnage, des valeurs de variation d'etalonnage normalisees associant a toute valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref k) une probabilite, cite probabilite d'erreur de selection (Pseuil,k), pour qu'il existe des valeurs de variation d'etalonnage normalisees superieures a la valeur de variation normalisee consideree; l) choisir la probabilite d'erreur de selection souhaitee (Pseuil) i et m) definir la valeur de seuil (Zseuil) cOrreSP ndant a la probabilite d'erreur de selection souhaitee (Pseuil) a l' aide de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage. 4. Procede selon la revendication 3, dans lequel l'etape consistent a choisir la probabilite d'erreur de selec tion (Pseuil) comprend les etapes suivantes: - definir le taux de faux positif maximal acceptable pour l' identification de genes; et - identifier la probabilite d'erreur de selection Pseuil et la valeur de seuil Zseuil maximales permettant d'obtenir un taux de faux positif acceptable, le taux de faux positif TFP etant egal a: pse*n (nombre de genes pour lesquels Zk 2 Zseuil) ou n est le nombre de genes consideres. 5. Procede selon la revendication 1, dans lequel l'etape d' identification des genes consiste a selectionner les genes dont la valeur de variation normalisee est superieure a une premiere valeur de seuil pour les genes du premier groupe et superieure a une seconde valeur de seuil pour les genes du second groupe. 6. Procede selon les revendications 3 et 5, dans lequel la determination des premiere et seconde valeurs de seuil consiste a choisir des premiere et seconde probabilites d'erreur de selection souhaitees respectivement pour les premier et second groupes et a definir les premiere et seconde valeurs de seuil correspondantes a l' aide de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage. 7. Procede selon la revendication 6 pour lequel le choix des premiere et seconde valeurs de seuil consiste a effectuer le procede de la revendication 4 successivement pour le premier et le second groupe. 8. Procede d'analyse des variations de concentrations d'ARN-m d'un ensemble de genes a partir de m groupes identiques de cellules cites de reference (GR1 a GRm) et q groupes identiques de cellules cites de test (GT1 a GTq)' le procede comprenant les etapes suivantes: a2) mesurer, pour chaque groupe de reference, la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes et reporter les resultats sur m listes de reference (Lref1 a Lref2); b2) mesurer, pour chaque groupe de test, la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes et reporter les resultats sur q listes de test (Ltest1 a Ltest2); - pour tout ou partie des combinaisons de groupes (Ci j) comprenant un groupe de reference (GRi) et un groupe de test (GTj), realiser les etapes c2 a 12 suivantes: -- c2) calculer pour chaque gene une valeur de variation (Vark), k etant un entier compris entre 1 et n, qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de reference (Lrefi) et la liste de test (LteStj) i -- d2) crasser les genes dans des premier et lo second groupes, selon que les genes presentent des valeurs de variation correspondent respectivement a une hausse ou a une baisse de leurs concentrations d'ARN-m entre la liste de reference (Lrefi) et la liste de test (LteStj); -- e2) calculer pour chaque gene du second groupe une nouvelle valeur de variation (Vari j k) qui soit une mesure de 1'ecart entre les concentrations d'ARN-m audit gene entre la liste de test (LteStj) et la liste de reference (Lrefi); -- f2) calculer pour chaque gene une valeur de variation normalisee (Zi j k) telle que la distribution cumulee de frequences d'un soul-ensemble de valeurs de variation normal i sees correspondent a des genes ayant des concentrat ions d'ARN-m proches soit identique quel que soit le soul-ensemble considere; -- h2) choisir des premier et second groupes d'etalonnage (GReta1 1 i j et GReta1 2 i j) pris tous deux parmi les m groupes de reference ou tous deux parmi les q groupes de test, l'un des groupes etant eventuellement le groupe de reference (GRi) ou le groupe de test (GTj) de la combinaison de groupes consideree; -- i2) calculer pour chaque gene une valeur de variation d'etalonnage (Vareta1 i j k) selon le procede des etapes c2) a e2) a partir de premiere (Letal,l,j,k) et deuxieme (Leta1 2 j k) listes d'etalonnage correspondent aux premiers et seconds groupes d'etalonnage; -- j2) calculer pour chaque gene une valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref i j k) selon le procede de l'etape f2); -- k2) construire la distribution cumulee de frequences, cite detalonnage, des valeurs de variation d'etalonnage normalisees associant a toute valeur de variation d'etalonnage normalisee (Zref i j k) une probabilite, cite probabilite d'erreur de selection (Pseuil,i,j,k)' pour qu il existe des valeurs de variation d'etalonnage normalisees superieures a la valeur de variation normalisee consideree; -- 12) definir pour chaque gene une valeur de probabilite, cite probabilite d'erreur (Pi j k)' correspondent a la valeur de variation normalisee de ce gene (Zi j k) a partir de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage; - m2) calculer pour chaque gene, une valeur de regrou pement (Rk) selon un procede de regroupement tenant compte de l' ensemble des probabilites d'erreur (Pi j k) audit gene obtenues pour chacune des combinaisons (Ci j) de groupes de reference et de test choisis; et - n2) identifier comme presentant des variations de concentrations d'ARN-m significatives les genes dont la valeur de regroupement est superieure a une valeur de regroupement de seuil (RSeuil) determinee. 9. Procede selon la revendication 8, dans lequel les premier et second groupes d'etalonnage (GRetal,1 et GRetal,2) vent identiques quelque soit la combinaison de groupes consideree. 10. Procede selon la revendication 8 ou 9, dans lequel la determination de la valeur de regroupement de seuil (RSeuil) comprend les etapes suivantes: - calculer pour chaque gene, une valeur de regroupement d'etalonnage (Retalk) selon le procede de regroupement a partir des probabilites d'erreur d'etalonnage (Petal k) audit gene obtenues a partir des distributions cumulees de frequences d'etalonnage calculees pour chaque combinaison de groupes (Ci j) choisies; - construire la distribution cumulee de frequences, cite de regroupement, a partir des valeurs de regroupement d'etalonnage en associant a toute valeur de regroupement d'etalonnage une probabilite, cite probabilite d'erreur de regroupement d'etalonnage, pour qu'il existe des valeurs de regroupement d'etalonnage superieures a la valeur de regroupement d'etalonnage consideree; - choisir la probabilite d'erreur de regroupement de selection souhaitee (P2seuil) i et - definir la valeur de regroupement de seuil (RSeuil) correspondent a la probabilite d'erreur de regroupement de selection (p2seuil) a l' aide de la distribution cumulee de frequences de regroupement. 11. Procede selon la revendication 10, dans lequel l'etape consistent a choisir une probabilite d'erreur de regroupement de selection (P2seuil) comprend les etapes suivantes: - definir le taux de faux positif maximal acceptable pour l' identification de genes; et - identifier la probabilite d'erreur de regroupement de selection P2seuil et la valeur de regroupement de seuil Zseuil maximales permettant d'obtenir un taux de faux positif acceptable, le taux de faux positif TFP etant egal a p2seuil * n TFP = (nombre de genes pour lesquels Rk 2 Rseui) ou n est le nombre de genes consideres. 12. Procede selon la revendication 8, dans lequel le procede de regroupement comprend les etapes suivantes: - repartir les combinaisons de groupes dans differents ensembles; - calculer pour chaque ensemble une valeur intermediaire pour chaque gene egale au produit ou a la somme des probabilites d'erreur (Pi j k) du gene obtenues pour chacune des combinaisons de groupes de l' ensemble; - calculer pour chaque gene une valeur de regroupement (Rk) egale a la moyenne des valeurs intermediaires calculees pour chaque ensemble. 13. Procede selon la revendication 1 ou 8, dans lequel la valeur de variation (dark) d'un gene est egale a la difference entre les concentrations d'ARN-m audit gene pour des cellules differentes. 14. Procede selon la revendication 1 ou 8, dans lequel la valeur de variation (dark) d'un gene est egale au rapport des concentrations d'ARN-m audit gene pour des cellules differentes. 15. Procede selon la revendication 1 ou 8 comprenant pour chaque liste les etapes suivantes: - classer les genes par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m; - attribuer une valeur de rang nulle a tous les genes dont les concentrations d'ARN-m vent inferieures ou egales a une valeur de concentration seuil; - attribuer une valeur de rang unique a chacun des nl autres genes dont la concentration d'ARN-m est superieure a la valeur de concentration seuil, la valeur de rang etant comprise entre 1 et nl, le rang R d'un gene etant d'autant plus eleve que la concentration d'ARN-m audit gene est elevee; et - normaliser les valeurs de rangs sur une plage de O a w, w etant un entier positif, le rang r d'un gene etant desormais egal a (R*w)/n ou n est le nombre de genes etudies. 16. Procede selon la revendication 15, dans lequel la valeur de variation dun gene est egale a la difference entre les rangs du gene pour les deux listes analysees. 17. Procede selon la revendication 1 ou 8 dans loquel la valeur de variation normalisee Z de chaque gene est obtenue selon la formule suivante: Var -(g) (g) ou Var est la valeur de variation audit gene et (g) et (g) vent respectivement la moyenne et l'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondent a un ensemble de genes ayant des concentrations d'ARN-m proches de la concentration d'ARN-m audit gene. 18. Procede selon la revendication 1 ou 8, dans lequel la valeur de variation normalisee est calculee selon les etapes suivantes: - attribuer une valeur de rang r unique a chaque gene egale a la valeur de rang de la liste de reference pour les genes du premier groupe et egale a la valeur de rang de la liste de test pour les genes du second groupe. - calculer la valeur de variation normalisee Z du gene selon la formule suivante: z Var - pl(r) 6(r) ou Var est la variation audit gene, (r) et (r) vent respectivement la moyenne et l'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondent a un ensemble de genes ayant des rangs proches du rang r audit gene. 19. Procede selon la revendication 3 ou 8, dans lequel les valeurs de variation detalonnage normalisees (Zref k) vent calculees selon le procede suivant: - attribuer une valeur de rang r unique a chaque gene egale a la valeur de rang de la liste de reference pour les genes du premier groupe et egale a la valeur de rang de la liste de test pour les genes du second groupe. - calculer la valeur de variation d'etalonnage normalisee Z du gene selon la formule suivante: z _ Var - p(r) cr(r) ou Var est la variation detalonnage audit gene, (r) et (r) vent respectivement la moyenne et l'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation d'etalonnage correspondent a un ensemble de genes ayant des rangs proches du rang r audit gene et dans lequel les valeurs de variation normalisees entre une liste de test et une liste de reference vent calculees selon la formule suivante: z _ Var - pe(r) 6etal(r) ou les fonctions petal(r) et aetal(r) vent obtenues par lissage des moyennes p(r) et des ecarts types (r) calcules prealablement a partir des valeurs de variation d'etalonnage. 20. Procede d'analyse des variations de concentrations d'ARN-m diun ensemble de genes a partir de m groupes identiques de cellules cites de reference (GR1 a GRm) et q groupes identiques de cellules cites de test (GT1 a GTq)' le procede comprenant les etapes suivantes: - mesurer, pour chaque groupe de reference, la concentration d'ARN-messagers pour chacun des genes et reporter les resultats sur m listes de reference (Lrefl a Lref2); - mesurer, pour chaque groupe de test, la concentration d'ARNmessagers pour chacun des genes et reporter les resultats sur q listes de test (Ltest1 a Ltest2) i - definir pour chacune des listes une valeur de rang pour chaque gene selon le procede comprenant les quatre etapes suivantes: -- classer les genes par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m; -- attribuer une valeur de rang nulle a tous les genes dont les concentrations d'ARN-m vent inferieures ou egales a une valeur de concentration seuil; -- attribuer une valeur de rang unique a chacun des nl autres genes dont la concentration d'ARN-m est superieure a la valeur de concentration seuil, la valeur de rang etant comprise entre 1 et nl, le rang R d'un gene etant d'autant plus eleve que la concentration d'ARN-m audit gene est elevee; et -- normaliser les valeurs de rangs sur une plage de O a w, w etant un entier positif, le rang r d'un gene etant desormais egal a (R*w)/n ou n est le nombre de genes etudies - definir une liste globale de reference associant a chaque gene un rang unique egal a la moyenne de ses rangs dans les listes de reference; - definir une liste globale de test associant a chaque gene un rang unique egal a la moyenne de ses rangs dans les listes de test; - calculer pour chaque gene une valeur de variation (dark) egale a la difference entre le rang du gene pour la liste globale de reference et le rang du gene pour la liste globale de test; - classer les genes dans des premier et second groupes, selon que les genes presentent des valeurs de variation correspondent respectivement a une hausse ou a une baisse de leurs rangs entre la liste globale de reference et la liste globale de test; - calculer pour chaque gene du second groupe une nouvelle valeur de variation (dark) egale a la difference entre le rang du gene pour la liste globale de test et le rang du gene pour la liste globale de reference; - calculer pour chaque gene une valeur de variation normalisee (Zk) selon le procede comprenant les deux etapes suivantes: -- attribuer une valeur de rang r unique a chaque gene egale a la valeur de rang de la liste de reference pour les genes du premier groupe et egale a la valeur de rang de la liste de test pour les genes du second groupe. -- calculer la valeur de variation normalisee Zk du gene selon la formule suivante: z Var-,u(r) 6(r) ou Var est la variation audit gene, (r) et (r) vent respectivement la moyenne et l'ecart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondent a un ensemble de gAnes ayant des rangs proches du rang r audit gene; et - identifier les genes presentant des variations de concentrations d'ARN-m significatives a partir des valeurs de variation normalisees. 21. Procede selon n'importe laquelle des revendications precedentes dans lequel une ou plusieurs listes de reference, de test ou d'etalonnage vent obtenues selon un procede de creation d'un jou de donnees artificial comprenant les etapes suivantes: - mettre en oeuvre les etapes h) a k) de la revendication 3 permettant d'obtenir une distribution cumulee de frequences detalonnage; - definir pour chaque gene une valeur de variation normalisee en faisant un tirage aleatoire a partir de la distribution cumulee de frequences d'etalonnage, l' ensemble des valeurs de variation normal i see s ains i de f inies ayant une distribution cumulee de frequences identique a celle