Brevet FR2861406A1 — publié le 20050429

MÉTHODE D'ANALYSE D'UN ENSEMBLE DE GÈNES La présente invention concerne l'analyse des variations de concentrations d'ARN-m dérivés d'un ensemble de gènes d'un type donné de cellule, les concentrations d'ARN-m étant mesurées à l'aide de puces à ADN pour des cellules du même type mais issues de cultures différentes ou prélevées sur des organismes différents. L'analyse porte sur tout type de cellule vivante telle qu'une bactérie, une cellule de levure de bière ou une cellule d'une partie du corps humain. Une ou plusieurs molécules d'ADN sont présentes dans chaque cellule. Chaque molécule d'ADN est constituée de deux brins polynucléotidiques complémentaires, un brin "antisens" (-) et un brin "sens" (+). Chaque brin polynucléotidique est constitué d'une chaîne polymérique de nucléotides. Chaque nucléotide est constitué d'un phosphate, d'un sucre (le désoxyribose) et d'une base, les bases pouvant être une guanine (G), une adénine (A), une cytosine (C) et une thymine (T) . Les deux brins de la molécule d'ADN s'apparient par l'intermédiaire de liaisons hydrogène entre des bases complémentaires, une guanine pouvant s'apparier avec une cytosine (G = C) et une adénine pouvant s'apparier avec une thymine (A = T). Un gène correspond à un petit "morceau" de la molécule d'ADN. Quand une cellule est active, qu'elle vit, chaque gène synthétise des molécules d'ARN-messagers, ou ARN-m, qui sont des copies, base pour base, du brin sens (+) du gène. Ce phénomène s'appelle la transcription ou encore l'expression du gène. Plus exactement, la transcription d'un gène n'est réalisée que pour certains groupes de bases consécutives, ou séquences, du brin du gène qui s'exprime, le brin sens (+). L'ARN-m produit par un gène est en fait un regroupement de copies de séquences. Selon les cellules, les gènes ne s'expriment pas tous dans les mêmes proportions. Ainsi, la concentration d'ARN-m relative à un gène donné peut être nulle, ou varier entre 1 et 10000 par cellule. Une méthode connue pour mesurer la concentration d'ARN-m consiste à utiliser des puces à ADN. Des cellules sont prélevées soit dans une culture soit sur un corps humain ou autre par biopsie. On stoppe ensuite l'activité de transcription de ces cellules, par exemple par congélation. On prépare alors un échantillon contenant en solution les ARN-m extraits d'un certain nombre de cellules. On prépare par ailleurs une puce à ADN dont un exemple est illustré en figure 1 afin d'analyser un ensemble de gènes. Sur une puce, chaque gène est analysé au moyen de deux ensembles d'une vingtaine d'unités d'hybridation. Une unité d'hybridation regroupe un ensemble de brins d'ADN identiques appelés des sondes. Ces brins d'ADN sont des brins couplémentaires d'une séquence d'un gène qui se retrouve dans les ARN-m des cellules analysées. Ces brins d'ADN ont des séquences identiques à celles du brin antisens (-) du gène. Un premier ensemble d'unités d'hybridation, dites parfaites (UP), contient des sondes qui correspondent à différentes séquences d'un gène. Un second en- semble d'unités d'hybridation, dites imparfaites (UI), contient des sondes qui diffèrent des sondes du premier ensemble pour au moins une des bases, chaque unité d'hybridation parfaite étant associée à une unité d'hybridation imparfaite. Dans l'exemple de la figure 1, une unité d'hybridation parfaite 2, représentée en figure 1A, contient des sondes 3, 4, 5, 6 et 7. L'unité d'hybridation parfaite 2 est associée à une unité d'hybridation imparfaite 10, représentée en figure 1B, qui contient des sondes 11, 12, 13, 14 et 15 qui diffèrent d'une base (A, G) par rapport aux sondes 3 à 7. Les ARN-messagers de l'échantillon précédemment préparé sont "marqués", par exemple rendus fluorescents. La fluorescence des brins est représentée par une croix dans un cercle accolée au brin fluorescent. Les ARN-messagers marqués sont appelés des cibles. On met ensuite la puce à ADN dans l'échantillon de cibles dans des conditions favorisant l'hybridation entre brins d'ADN complémentaires. Ainsi, on peut voir en figure 1A une hybridation totale des cibles 8 et 9 avec deux sondes respectivement 4 et 6 fixées sur l'unité d'hybridation parfaite 2. Il est possible qu'une hybridation partielle se produise entre une cible 10 et une sonde 5 non totalement complémentaires. Comme cela est représenté en figure 1B, il est possible qu'une cible 16 qui est un ARN-messager parfaitement complémentaire d'une des séquences d'un gène représenté par les sondes 3 à 7 de l'unité d'hybridation parfaite 2, vienne s'hybrider partiellement avec une sonde 12 de l'unité d'hybridation imparfaite 10. De même, il se peut qu'une autre cible 17 vienne s'hybrider partiellement avec une sonde 13 de l'unité d'hybridation imparfaite 10. Une étape de lavage permet éventuellement de désapparier les brins qui sont peu complémentaires et de limiter ainsi le nombre de faux appariements. On réalise ensuite une photographie de chacune des unités d'hybridation de la puce à ADN afin de déterminer pour chaque unité d'hybridation une intensité de fluorescence. Après mesure des intensités de fluorescence, on obtient deux valeurs d'intensité de fluorescence iUp et iUI pour chaque paire d'unités d'hybridation parfaite et imparfaite correspondant à une séquence d'un gène. On calcule pour chaque séquence de gène une intensité de fluorescence égale à la différence entre les valeurs d'intensité de fluorescence iUp et iUI. Cette méthode de mesure de l'intensité de fluorescence de chaque séquence permet d'obtenir un meilleur rapport signal sur bruit. On calcule ensuite une valeur d'intensité de fluorescence pour chaque gène en prenant la moyenne des intensités de fluorescence de chacune des séquences de ce gène. On obtient ainsi une liste reportant une valeur d'intensité de fluorescence pour chacun des gènes. L'intensité de fluorescence étant proportionnelle à la concentration d'ARN-m issus de la transcription d'un gène, on peut aisément obtenir une liste reportant la concentration d'ARN-m pour chaque gène. Dans le cas où un gène s'exprime très peu ou pas du tout, il est possible que l'intensité de fluorescence des unités d'hybridation imparfaites soit supérieure à celle des unités d'hybridation parfaites. L'intensité de fluorescence moyenne d'un tel gène peut être négative. Dans ce cas on considère généralement que le gène ne s'exprime pas, et donc que la concentration d'ARN-m associée est nulle. De façon courante, on souhaite analyser les variations des concentrations d'ARN-m de cellules du même type mais issues de "milieux biologiques" différents, c'est-à-dire cultivées dans des conditions différentes ou prélevées sur des organismes différents. Chaque type de culture et chaque organisme correspond à un milieu biologique donné. On pourra par exemple étudier l'effet de la présence de diverses molécules dans une culture de levure de bière. Chaque culture associée à un type de molécule correspond à un milieu biologique. On peut aussi regarder l'effet d'une molécule en fonction du temps. Dans ce cas, chaque prélèvement successif dans une culture donnée correspond à un milieu biologique. Pour chaque milieu biologique que l'on souhaite analyser, on effectue une mesure des concentrations d'ARN-m des cellules issues de ce milieu au moyen d'une puce à ADN en effectuant la suite d'opérations précédemment décrites. Les gènes que l'on souhaite analyser étant identiques dans tous les milieux biologiques, les puces' à ADN utilisées pour chacun des milieux biologiques sont identiques. De façon générale, on souhaite identifier et grouper les gènes qui présentent des comportements semblables dans les divers milieux biologiques. De nombreux procédés de groupement connus placent dans un même groupe des gènes pour lesquels les concentrations d'ARN-m sont proches dans les divers milieux biologiques étudiés. La figure 2 est un graphique représentant des groupes de gènes obtenus selon un procédé de groupement connu dans un cas simple où seuls deux milieux biologiques sont étudiés. Les concentrations d'ARN-m mesurées pour un premier milieu biologique M1 sont représentées en abscisses. Les concentrations d'ARN-m mesurées pour un second milieu biologique M2 sont représentées en ordonnées. Chaque gène est représenté par un point ayant pour abscisse et ordonnée les mesures de concentrations d'ARN-m relatives à ce gène. Une droite D matérialise les points du graphique pour lesquels les concentrations d'ARN-m sont identiques dans les milieux M1 et M2. Le procédé de groupement analyse les distances euclidiennes entre les points et groupe les gènes les plus "proches". Dans cet exemple, on obtient quatre groupes de gènes. Un premier groupe G1 comprend des gènes dont les concentrations d'ARN-m sont "faibles" dans les deux milieux M1 et M2. Un deuxième groupe G2 comprend des gènes dont les concentrations d'ARN-m sont "élevées" dans le milieu M1 et faibles dans le milieu M2. Un troisième groupe G3 comprend des gènes dont les concentrations d'ARN-m sont faibles dans le milieu M1 et élevées dans le milieu M2. Un quatrième groupe G4 comprend des gènes dont les concentrations d'ARN-m sont élevées dans les deux milieux M1 et M2. Le milieu M2 est par exemple une culture identique à celle du milieu M1 dans laquelle on a ajouté des molécules d'un type donné dont on souhaite connaître l'effet sur la culture. Les effets étudiés sont par exemple une augmentation ou une diminution de la concentration d'ARN-m entre le milieu M1 et le milieu M2. Les concentrations d'ARN-m des gènes du groupe G2 ont toutes diminué. De même, les concentrations d'ARN-m des gènes du groupe G3 ont toutes augmenté. Le classement de ces deux groupes de gènes est aisé contrairement aux groupes de gènes G1 et G4 dont les concentrations d'ARN-m ont pour partie augmenté et pour partie diminué. Les gènes des groupes G1 et G4 peuvent dès lors être considérés comme ne présentant pas de variation significative de leurs concentrations d'ARN-m. Cependant, certains gènes appartenant au groupe G4 sont sensiblement éloignés de la droite D, ce qui signifie que les concentrations d'ARN-m sont sensiblement différentes entre les milieux M1 et M2. Ces gènes devraient donc être retenus comme présentant des différences de concentrations d'ARN-m entre les milieux M1 et M2. De plus, certains gènes du groupe G2 sont relativement proches de la droite D, ce qui signifie que les concentrations d'ARN sont sensiblement identiques entre les milieux M1 et M2. Ces gènes ne devraient donc pas être retenus comme présentant des différences de concentrations d'ARN-m entre les milieux M1 et M2. Ce procédé connu de groupement ne permet pas d'identifier et de grouper correctement les gènes présentant réellement des variations de concentrations d'ARN-m identiques entre les milieux M1 et M2. Un objet de la présente invention est de prévoir un procédé de groupement de gènes qui présentent des variations de concentrations d'ARN-m identiques entre plusieurs milieux biologiques étudiés. La figure 3 est un graphique représentant des groupes de gènes obtenus selon le procédé de la présente invention dans le cas simple susmentionné où seuls deux milieux biologiques sont étudiés. Les gènes sont représentés par des points identi- ques à ceux de la figure 2. Trois groupes de gènes G1', G2', G3' présentent respectivement une augmentation, une diminution ou une constance de leurs concentrations d'ARN-m entre les milieux biologiques M1 et M2. Les points correspondant aux gènes du groupe G3' sont situés à proximité de la droite D et entre deux droites Dl et D2 situées de chaque côté de la droite D. Les points correspondant aux gènes des groupes G1' et G2' sont situés à l'extérieur respectivement des droites Dl et D2. La présente invention vise aussi à tenir compte du phénomène suivant. Les processus de création et de destruction d'ARN-m sont interroupus aléatoirement au moment du prélèvement de cellules et la concentration d'ARN-m peut fluctuer légèrement d'une cellule à une autre. Dans le cas où un gène produit en moyenne 10 ARN-m dans chaque cellule, une différence d'un seul ARN-m entre deux cellules conduit à une variation de 10% et cela peut être tout à fait normal. Pour un gène ayant en moyenne 1000 ARN-m par cellule, une différence de 10 ARN-m conduit à une variation de 1%, et cela peut être tout à fait anormal. De façon générale, plus les concentrations d'ARN-m relative à un gène sont élevées plus la valeur significative de variation, exprimée en pourcentage, est faible. Ainsi, conmie cela est visible en figure 3, les droites Dl et D2 ne sont pas parallèles à la droite Dl mais s'en rapprochent lorsque les concentrations d'ARN-m correspondantes augmentent. Un autre objet de présente invention est de prévoir un procédé de groupement de gènes qui présentent des variations de concentrations d'ARNm identiques et significatives entre plusieurs milieux biologiques. Pour atteindre ces objets, la présente invention pré-voit un procédé de groupement de gènes d'un type donné de cellule, les gènes d'un même groupe présentant des variations de concentrations d'ARN-m identiques entre des cellules du même type issues de divers milieux biologiques, comprenant les étapes suivantes: mesurer, pour chaque milieu biologique, les concentrations d'ARN-m correspondant à chacun des gènes étudiés; définir un ensemble de comparaisons entre les concentrations d'ARN-m relevées dans deux milieux biologiques distincts; calculer, pour chaque comparaison et pour chaque gène, un score qui soit représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m dudit gène entre les deux milieux biologiques, le score étant d'autant plus élevé que l'écart des concentrations d'ARN-m est significatif pour le gène concerné ; définir au moins une liste composée d'une suite de conparaisons; définir un ensemble de classes pour chaque liste, chaque classe correspondant à une suite de sens de variation pour chacune des comparaisons de la liste, un sens de variation correspondant à une hausse, à une baisse ou à une constance de la concentration d'ARN-m pour une conparaison donnée; identifier, pour chaque liste, quels sont les gènes appartenant aux diverses classes de la liste après avoir défini pour chaque couparaison de la liste des valeurs de score seuils afin de classer les gènes en trois groupes selon leur sens de variation pour la comparaison concernée. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé susmen- tionné, pour chaque comparaison, l'ensemble des valeurs de score calculées pour chacun des gènes est tel que la distribution cumulée de fréquences d'un sous-ensemble de valeurs de score correspondant à des gènes ayant des concentrations d'ARN-m proches est sensiblement identique quel que soit le sous- ensemble considéré. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé susmen- tionné, le procédé comprend pour chacun desdits milieux biolo- giques, après l'étape de mesure, les étapes suivantes: classer les gènes par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m; attribuer une valeur de rang nulle à tous les gènes dont les concentrations d'ARN-m sont inférieures ou égales à une valeur de concentration seuil; attribuer une valeur de rang unique à chacun des n1 autres gènes dont la concentration d'ARN-m est supérieure à la valeur de concentration seuil, la valeur de rang étant comprise entre 1 et n1, le rang R d'un gène étant d'autant plus élevé que la concentration d'ARN-m dudit gène est élevée; et normaliser les valeurs de rangs sur une plage de 0 à w, w étant un entier positif, le rang normalisé r d'un gène étant égal à (R*w)/n où n est le nombre de gènes étudiés, et dans lequel l'étape de calcul, pour chaque comparaison et pour chaque gène d'une valeur de score, comprend, pour chaque comparaison, les étapes suivantes: calculer, pour chaque gène, une valeur de variation égale à la différence entre les rangs du gène pour les deux milieux de la couparaison considérée; et calculer, pour chaque gène, une valeur de score Sc selon la formule suivante: Sc= (Var-u (r)) /sig (r) où Var est la valeur de variation dudit gène, u(r) et sig(r) sont respectivement la moyenne et l'écart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondant à un ensemble de gènes ayant des rangs normalisés proches dudit gène. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé décrit ci-dessus, le choix d'une valeur de score seuil est effectué selon le procédé suivant: mesurer les concentrations d'ARN-m correspondant à chacun des gènes étudiés pour deux échantillons d'un même milieu biologique; déterminer, pour chaque échantillon, un rang pour chacun des gènes selon le procédé mis en oeuvre pour chacun desdits milieux, chaque échantillon étant considéré conne un milieu biologique; calculer, pour chaque gène, une valeur de score, dite d'étalonnage, selon le procédé mis en oeuvre pour chacune desdites comparaisons, les échantillons étant considérés connue deux milieux biologiques; construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'étalon-nage, des valeurs de score d'étalonnage associant à toute valeur de score d'étalonnage une probabilité, dite probabilité d'erreur de classement, pour qu'il existe naturellement des valeurs de score d'étalonnage supérieures à la valeur de score d'étalonnage considérée; choisir les probabilités d'erreur de classement souhaitées; et définir les valeurs de score seuil correspondant aux probabilités d'erreur de classement souhaitées à l'aide de la distribution cumulée de fréquences d'étalonnage. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé susmentionné, le choix des probabilités d'erreur de classement souhaitées est effectué à l'aide d'un ou de plusieurs paramètres statistiques incluant le taux de faux positif et la sensibilité. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé décrit ci-dessus, le taux de faux positif et la sensibilité sont définis selon le procédé suivant: construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'observation, des valeurs de score calculées pour chacun des gènes, la distribution associant à toute valeur de score une probabilité, dite probabilité d'observation, pour qu'on observe des valeurs de score supérieures à la valeur de score considérée; déterminer la fraction de gènes pour lesquels la valeur de score est supérieure à la valeur de score d'étalon- nage, cette fraction étant égale à la valeur maximale des différences entre les probabilités d'observation et les probabilités d'erreur de sélection calculées pour chacun des gènes; calculer, pour tout ou partie des gènes, un taux de faux positif TFP et une sensibilité S selon les formules suivantes: TFP = pseuil, k et s (Jobs, k pseuil, k) Jobs, k F où pseuil,k et pobs,k sont respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées au gène considéré, et F ladite fraction; définir les probabilités d'erreur de classement souhaitées telles que les taux de faux positif associés soient les plus faibles possibles et les sensibilités associées les plus élevées possibles. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé décrit ci-dessus, le taux de faux positif et la sensibilité sont définis selon le procédé suivant: construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'observation, des valeurs de score calculées pour chacun des gènes, la distribution associant à toute valeur de score une probabilité, dite probabilité d'observation, pour qu'on observe des valeurs de score supérieures à la valeur de score considérée; déterminer la fraction de gènes pour lesquels la valeur de score est inférieure à la valeur de score d'étalon-nage, ladite fraction étant égale à (1-pobs,m)/(1-pseuil, m), où m correspondant au m-ième gène correspondant à la valeur maximale des différences entre les probabilités d'observation et les probabilités d'erreur de sélection calculées pour chacun des gènes, pseuil,m et pobs,m étant respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées au m-ième gène; calculer, pour tout ou partie des gènes, un taux de faux positif TFP et une sensibilité S selon les formules suivantes: TFP=(G*pseuil,k)/pobs,k et S=(pobs,k-pseuil, k)/(l-G) où pseuil,k et pobs,k sont respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées au gène considéré, et G ladite fraction; et définir les probabilités d'erreur de classement souhaitées telles que les taux de faux positif associés soient les plus faibles possibles et les sensibilités associées les plus élevées possibles. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé susmen- tionné, la définition des valeurs de score seuils utilisées pour une classe particulière d'une liste donnée de comparaisons est effectuée selon le procédé suivant: normaliser sur une plage de valeurs m1 à m2, où m2 est supérieure à m1, pour chacune des comparaisons, l'ensemble des scores calculés pour chacun des gènes; choisir dans la plage de valeurs m1 à m2, des valeurs V1 à Vz, z étant un entier positif; effectuer les étapes suivantes pour chaque valeur Vi, i étant compris entre 1 et z: déter- miner, pour chaque coniparaison, les gènes sélectionnés avec une valeur de score seuil correspondant à la valeur Vi; déterminer les gènes de la classe considérée comme étant les gènes sélectionnés dans l'ensemble des comparaisons; calculer, pour chaque comparaison, la probabilité qu'un gène a d'être sélec- tionné aléatoirement, cette probabilité étant égale au nombre de gènes sélectionnés pour cette comparaison divisée par le nombre total de gènes étudiés; calculer, pour la classe considérée, la probabilité finale qu'un gène a d'être sélectionné aléatoirement dans chacune des comparaisons, cette probabilité finale étant égale à la multiplication des probabilités précédemment calculées, le nombre de gènes sélectionnés aléatoirement étant alors égal à la probabilité finale multipliée par le nombre de gènes étudiés; calculer la différence entre le nombre de gènes de la classe considérée et le nombre de gènes sélectionnés aléatoirement; identifier la différence maximale calculée; calculer, pour chaque valeur Vi, une valeur de taux de faux positif TFP2 et une valeur de sensibilité S2 selon les formules suivantes: TFP2(Vi) Att(Vi) et S2 Obs(Vi)(1 TFP 2(Vi) Obs(Vi) NT où Obs(Vi) est le nombre de gènes de la classe considérée, Att(Vi) le nombre de gènes sélectionnés aléatoirement, et NT la 10 différence maximale calculée. La présente invention prévoit aussi un procédé d'iden- tification, parmi des premier et second milieux biologiques donnés, du milieu biologique auquel appartient un échantillon particulier de cellules, comprenant les étapes suivantes: mettre en oeuvre le procédé susmentionné en définissant des première et secondes comparaisons, la première comparaison étant effectuée entre le premier et le second milieu biologique, la seconde comparaison étant effectuée entre le second et le pre- mier milieu biologique, en définissant une seule liste compor- tant les première et seconde comparaisons, et en définissant une unique classe correspondant à une hausse des concentrations d'ARN-m dans la première comparaison et à une baisse des concentrations d'ARN-m dans la seconde coniparaison; mesurer, pour l'échantillon de cellules particulier, les concentrations d'ARN-m correspondant à chacun des gènes étudiés; définir des troisième et quatrième comparaisons respectivement entre l'échantillon particulier et le second milieu biologique et entre l'échantillon particulier et le premier milieu biolo- gique; calculer, pour chacune des troisième et quatrième campa- raisons, et pour chacun des gènes, un score selon un procédé similaire à celui utilisé pour les première et seconde comparaisons; définir des premier et second groupes de gènes correspondant respectivement aux gènes présentant une hausse de leurs concentrations d'ARN-m dans la troisième comparaison et aux gènes présentant une baisse de leurs concentrations d'ARN-m dans la quatrième comparaison; définir un premier nombre indiquant le nombre de gènes appartenant à la fois au premier groupe et à ladite unique classe et un second nombre indiquant le nombre de gènes appartenant à la fois au second groupe et à ladite unique classe; déterminer à quel milieu biologique appartient l'échantillon, l'échantillon appartenant au premier milieu biologique si le premier nombre est supérieur au second nombre, et l'échantillon appartenant au second milieu biologique si le premier nombre est inférieur au second nombre. Ces objets, caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres de la présente invention seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non-limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles: la figure 1 représente une puce à ADN précédemment décrite; la figure 2 est un graphique représentant des groupes de gènes obtenus selon un procédé de groupement selon l'art 20 antérieur; la figure 3 est un graphique représentant des groupes de gènes obtenus selon le procédé de la présente invention; la figure 4 est une représentation de valeurs de variation de concentration d'ARN-m relatives à un ensemble de gènes, obtenues selon une étape du procédé de l'invention; et la figure 5 est une représentation de valeurs de variation de concentration d'ARN-m normalisées relatives à un ensemble de gènes, obtenues selon une autre étape du procédé de l'invention. Dans une première partie, on décrira de façon générale un procédé de groupement selon la présentation invention. Dans une deuxième partie, on décrira un procédé de détermination d'un score pour chaque gène, un score étant représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m relatives à ce gène et mesurées dans deux milieux biologiques différents. Dans une troisième partie, on décrira un procédé de détermination des valeurs de scores seuil optimales utilisées pour classer les gènes. Dans une quatrième partie, on décrira un autre procédé 5 de détermination des valeurs de scores seuil optimales utilisées pour classer les gènes. Dans une cinquième partie, on décrira une application particulière du procédé de la présente invention à la détection d'un type de maladie ou plus généralement d'un type de milieu biologique donné. 1. Procédé de groupement selon l'invention Le procédé de la présente invention prévoit d'analyser à l'aide de puces à ADN un ensemble de n gènes, g1 à gn, d'un type de cellule donné. Le procédé vise à constituer plusieurs groupes de gènes, comprenant chacun des gènes qui présentent des variations de concentrations d'ARN-m identiques entre des cellules du même type mais issues de divers milieux biologiques. On définit au préalable les divers milieux biologiques B1 à Bru, m étant un entier, que l'on souhaite étudier. A titre d'exemple, on pourra considérer les milieux biologiques suivants relatifs à une culture de levures de bière. Milieu biologique Type de culture Date d'observation B1 simple Instant initial B2 simple Après 6 jours B3 Ajout d'un produit P1 Après 6 jours B4 Ajout d'un produit P2 Après 6 jours Pour chaque milieu biologique, on peut disposer d'un ou de plusieurs échantillons de cellules. Dans notre exemple on dispose de deux échantillons pour chacun des milieux biologiques B1 à B4. On effectue alors, pour chaque échantillon de cellules, une mesure de la concentration d'ARN-m, ck, relative à chaque gène gk (k étant compris entre 1 et n) à l'aide de puces à ADN identiques. On souhaite ensuite comparer les concentrations d'ARN-m mesurées pour chacun des milieux biologiques. Chaque comparaison Cl à Cl, 1 étant un entier, vise à déterminer pour chaque gène s'il y a ou non un écart entre les concentrations d'ARN-m mesurées pour deux milieux biologiques donnés. En fonction de l'étude effectuée sur les différents milieux biologiques, certaines comparaisons présentent un intérêt et d'autres non. On ne s'intéressera qu'aux comparaisons présentant un intérêt. Dans notre exemple, il y a 12 comparaisons possibles dont six comparaisons Cl à C6 réellement différentes: B1 B2 B3 B4 B1 C1=B2/B1 C2=B3/B1 C3=B4/B1 B2 C4=B3/B2 C5=B4/B2 B3 C6=B4/B3 B4 On s'intéresse, dans cet exemple, à l'effet de chacun des produits 1 et 2 indépendamment l'un de l'autre. On choisit alors d'étudier les comparaisons Cl à C5 en éliminant la comparaison C6. Les comparaisons C4 et C5 permettent de connaître l'effet des produits P1 et P2 sur une culture de levure de bière après 6 jours de culture. Les comparaisons C2 et C3 permettent de comparer l'effet des produits P1 et P2 sur une culture de levures de bière à un développement naturel d'une culture de bières pendant 6 jours. La comparaison Cl permet de connaître l'évolution naturelle d'une culture de bières pendant 6 jours. Des recoupements entre les différentes comparaisons Cl à C5 permettent, couuue cela sera décrit ci-après, de connaître l'impact de chacun des produits P1 et P2 sur la culture de levure de bière. Pour chaque comparaison retenue, on calcule pour chaque gène gk un score SCk qui soit représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m de ce gène entre les deux milieux biologiques Bj1 et Bj2 de la comparaison concernée, j1 et j2 étant deux entiers compris entre 1 et m. Dans notre exemple, j1 et j2 sont différents et compris entre 1 et 4. La valeur du score SCk d'un gène gk est d'autant plus élevée que la variation des concentrations d'ARN-m de ce gène entre les milieux biologiques Bj1 et Bj2 est élevée. Le score des gènes ne présentant pas de variation de concentrations est par exemple considéré comme nul. Les gènes pour lesquels la concentration a augmenté et ceux pour lesquels la concentration a diminué en passant du milieu biologique Bj1 au milieu biologique Bj2 doivent être distinguables. Les scores attribués à chaque gène peuvent par exemple avoir un signe. On pourra aussi choisir de classer les gènes en deux groupes pour chaque comparaison. Un procédé de calcul d'un score pour chaque gène sera décrit plus en détail dans la deuxième partie de la présente description. De façon générale, on pourra considérer que la valeur de score Sck calculée pour chaque gène gk est représentative de l'écart entre les concentrations d'ARN-m de ce gène si l'ensemble des valeurs de score calculées pour une comparaison donnée sont telles que la distribution cumulée de fréquences d'un sous-ensemble de valeurs de score correspondant à des gènes ayant des concentrations d'ARN-m proches soit sensiblement iden- tique quel que soit le sous-ensemble considéré. Cette caractéristique sera expliquée plus en détail en relation avec le procédé décrit en deuxième partie. Dans notre exemple, pour la comparaison Cl, on calcule un score SCk représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m mesurées pour les milieux Bi et B2. On opère de même pour les comparaisons C2 à C5. On définit ensuite quelles sont les comparaisons qui ont un lien, c'est-àdire les comparaisons dont l'ensemble des résultats permettent de répondre à une question. On définit une liste de comparaisons pour chaque lien identifié, une comparaison donnée pouvant apparaître dans plusieurs listes. On obtient ainsi une ou plusieurs listes L1 à Lp, p étant un entier. Dans notre exemple, on cherche à étudier l'effet de 35 produits P1 et P2 indépendamment l'un de l'autre. On constitue alors deux listes L1 et L2. La liste Li comprend la suite de comparaisons C2/C4/C1. La liste L2 comprend la suite de comparaisons C3/C5/C1. Pour chaque comparaison étudiée, entre les milieux 5 biologiques Bjl et Bj2, on définit au moins trois groupes de gènes: un groupe I incluant les gènes présentant une augmentation significative de leurs concentrations d'ARN-m entre les milieux Bjl et Bj2, - un groupe D incluant les gènes présentant une diminution significative de leurs concentrations d'ARN-m entre les milieux Bjl et Bj2, et - un groupe N incluant les gènes ne présentant pas de variation significative de leurs concentrations d'ARN-m entre 15 les milieux Bjl et Bj2. Lorsque, pour un gène gk, la variation des concentrations d'ARN-m relatives à ce gène entre les milieux Bjl et Bj2 est positive, c'est-àdire que la concentration d'ARN-m a augmenté entre Bjl et Bj2, on considérera que cette variation correspond réellement à une hausse des concentrations d'ARN-m et donc que le gène appartient au groupe I si le score SCk associé à ce gène est supérieur à une valeur de score seuil "positive" SCsi prédéterminée. De même, lorsque pour un gène gk, la variation des concentrations d'ARN-m relatives à ce gène entre les milieux Bjl et Bj2 est négative, c'est-àdire que la concentration d'ARN-m a diminué entre Bjl et Bj2, on considérera que cette variation correspond réellement à une diminution des concentrations d'ARN-m et donc que le gène appartient au groupe D, si le score SCk associé à ce gène est supérieur à une valeur de score seuil "négative" SCsd prédéterminée. En outre, lorsque, pour un gène gk, la variation des concentrations d'ARNm relatives à ce gène entre les milieux Bjl et Bj2 est négative ou positive mais relativement faible, on considérera que cette variation est négligeable, et donc que le gène gk appartient au groupe N si le score SCk associé à ce gène est inférieur (en valeur absolue) à un seuil SCsn. On pourra éventuellement prévoir deux valeurs de score seuil SCsni et SCsnd pour les gènes présentant une variation respectivement légèrement positive ou négative. Dans le cas où l'on souhaite que tous les gènes soient classés dans un des groupes I, D ou N, on fera en sorte que les couples de valeurs de scores choisis SCsi/SCsni et SCsd/SCsnd soient identiques. Si une comparaison donnée apparaît dans plusieurs listes, les valeurs de score seuil Scsi, SCsd, Scsni et SCsnd utilisées pour classer les gènes peuvent être différentes. Deux procédés de détermination des valeurs de scores seuils optimales sont décrits ci-après dans les troisième et quatrième parties de la description. Pour chacune des listes étudiées, on définit un ensemble de classes correspondant chacune à une suite de sens de variation (N, I ou D) pour chacune des comparaisons de la liste concernée. Dans l'exemple de la suite L1:C2/C4/Cl, on obtient 27 classes données dans le tableau ci-dessous. A titre d'exemple, la classe IDN inclut les gènes dont les concentrations d'ARN-m ont augmenté pour la comparaison C2, diminué pour la comparaison C4 et restent inchangées pour la comparaison Cl. On identifie ensuite pour chaque liste quels sont les gènes appartenant aux diverses classes de la liste en utilisant les valeurs de score seuils définies pour chacune des comparai-sons de la liste. Dans l'exemple de la liste L1: C2/C4/Cl, le nombre de gènes identifiés pour chacune des listes est donné dans le tableau ci-après. CLASSE Nombre de Conuuentaires gènes observés NNN 12409 P1 sans effet/aucune variation naturelle IIN 1797 P1 augmente la concentration d'ARN-m / aucune variation naturelle DDN 1521 P1 diminue la concentration d'ARN-m / aucune variation naturelle NNI 1380 P1 ne fait pas varier les conc. d'ARN-m et semble neutraliser les variations naturelles NDI 674 P1 ne fait pas varier les conc. d'ARN-m/ on observe une augmentation naturelle DND 489 DDI 486 INI 485 DNN 458 III 402 NIN 378 NND 339 NDN 310 DDD 309 NID 306 INN 294 IID 211 DID 25 IDI 10 DII 0 DIN 0 DNI 0 IDD 0 IDN 0 IND 0 NDD 0 NII 0 Les résultats obtenus pour chacune des listes peuvent être utilisés de diverses manières en fonction de ce que l'on cherche à déterminer. Dans l'exemple de la liste L1, on peut par exemple se demander si le produit P1 a un effet important sur les gènes étudiés. Dans ce cas on regardera notamment si le nombre de gènes des classes IIN et DDN est élevé, ce qui est le cas dans notre exemple. On peut aussi chercher à déterminer quels sont les gènes présentant un comportement déterminé, par exemple quels sont les gènes dont la concentration d'ARN-m a augmenté naturellement en 6 jours alors qu'elle s'est maintenue avec le produit P1. Les gènes correspondant appartiennent à la classe NID et ils sont au nombre de 306 dans cet exemple. L'ensemble des classes possibles pour la liste L1 a été étudié. Cependant on aurait pu restreindre l'étude à la classe ou aux classes qui présentent un intérêt dans l'étude effectuée. Ainsi, si on cherchait uniquement à répondre à la dernière question, on aurait pu s'intéresser uniquement à la classe NID. 2. Procédé de détermination d'un score pour chaque qène Un procédé de calcul d'un score SCk selon un mode de réalisation de la présente invention est présenté ci-après. Ce procédé permet de calculer un score SCk qui soit représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m d'un gène gk entre deux milieux biologiques Bjl et Bj2. Le procédé commence par le calcul pour chacun des gènes d'une valeur de variation de concentration d'ARN-m, ou valeur de variation Vark, qui peut être égale à la différence des concentrations d'ARN-m de chaque gène entre les milieux biologiques Bjl et Bj2 (Vark=ck,j2-ck,jl où ck,jl et ck, j2 sont respectivement les concentrations d'ARN-m du gène gk pour les milieux biologiques Bjl et Bj2) ou encore égale au rapport des concentrations d'ARN-m (Vark= ck,j2/ck,jl), ce qui correspond à utiliser une méthode de type "fold change". Dans le cas où l'on dispose de plusieurs échantillons 35 de cellules pour un milieu biologique donné, on pourra effectuer pour chaque gène une moyenne des concentrations d'ARN-m mesurées pour ce gène. La valeur moyenne est ensuite la valeur de concentration d'ARN-m retenue pour ce gène pour le milieu biologique donné. Néanmoins, d'autres procédés de calcul de la valeur d'ARN-m retenue pour chaque gène pour un milieu biologique donné peuvent être utilisés. On pourra par exemple choisir pour un gène donné la valeur médiane de l'ensemble des concentrations d'ARN-m mesurées pour ce gène. Préalablement au calcul des valeurs de variation, les gènes sont classés par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m pour chacun des milieux biologiques. On attribue ensuite une valeur de rang nulle à tous les gènes dont la concentration d'ARN-m est égale à zéro ou plus largement à tous les gènes dont la concentration d'ARN-m est inférieure à une valeur de concentration seuil correspondant à une estimation du bruit de mesure. On attribue ensuite une valeur de rang unique à chacun des n1 autres gènes, la valeur de rang étant comprise entre 1 et n1. L'ensemble des valeurs de rangs forme une suite d'entiers continue entre 0 et n1. Le rang d'un gène est d'autant plus élevé que sa concentration d'ARN-m est élevée. De plus, les variations du procédé de mesure de la concentration d'ARN-m à partir de puces à ADN entraîne 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 réaligner les plages de valeurs de concentrations d'ARN-m et de s'affranchir des différences possibles entre les nombres n1 de gènes pour lesquels la concentration d'ARN-m est supérieure à une valeur de concentration seuil donnée, on procède à une normalisation des valeurs de rangs sur une plage allant par exemple de 0 à 100. Le rang normalisé rk d'un gène gk est désormais égal à (Rkx100)/n, où Rk est le rang non normalisé du gène gk. Dans un mode de réalisation de la présente invention on exprime la valeur de variation de chaque gène comme étant égale à la différence entre le rang du gène pour le milieu Bjl et le rang du gène pour le milieu Bj2. La valeur de variation, Vark, de chaque gène gk est donc calculée comme suit: Vark = rj2,k - rjl,k (1) où rjl,k et rj2,k sont respectivement les rangs (normalisés) du gène gk pour les milieux biologiques Bj1 et Bj2. Cette façon d'exprimer les valeurs de variation selon l'invention est appelée ci-après méthode de "décalage de rangs". On pourrait choisir de prendre comme valeur de score SCk pour un gène gk, la valeur de variation Vark. Dans ce cas on choisirait une ou plusieurs valeurs de variation seuil comme valeurs de score seuil (SCsi, SCsd, SCsni, SCsnd) afin de définir quels sont les gènes présentant des variations positives ou négatives significatives. La figure 4 représente un ensemble de valeurs de variation Vark positives calculées selon la méthode de "décalage de rangs". Les rangs sont indiqués en abscisses. Les variations sont indiquées en ordonnées. Chaque valeur de variation d'un gène est représentée par une croix dont l'abscisse correspond au rang de ce gène pour le milieu Bj1. Bien que cela soit peu visible en figure 4 en raison du grand nombre de gènes considéré, chaque valeur d'abscisse (rang) correspond à un seul gène et donc à une seule valeur de variation. On notera que les gènes dont le rang est petit présen- tent une amplitude de variation moyenne plus importante que les gènes dont la valeur de rang est élevée. Ceci correspond, comme on l'a indiqué précédemment, au fait que, pour les gènes s'exprimant peu, les variations sont susceptibles d'être plus importantes. Ainsi une méthode consistant à fixer une valeur de variation seuil, ou valeur de score seuil, identique pour les gènes qui s'expriment peu et ceux qui s'expriment beaucoup conduirait à considérer que les gènes présentant une variation significative sont les seuls gènes ayant un petit rang et donc une faible concentration d'ARN-m. Pour pallier cet inconvénient, on prévoit, dans un mode de réalisation de l'invention, de définir une valeur de variation seuil qui soit fonction du rang du gène. Plus particulièrement, on prévoit, dans un mode de réalisation de la présente invention, d'inclure un procédé de normalisation décrit ci-après. On classe les gènes en deux groupes. Les gènes dont la valeur de variation indique une hausse de leurs concentrations d'ARN-m entre les milieux biologiques Bjl et Bj2 sont mis dans un premier groupe. Les autres sont mis dans un second groupe et on calcule pour ces gènes une nouvelle valeur de variation en inversant les deux milieux biologiques. Ainsi dans le cas où la valeur de variation est exprimée selon la méthode de décalage de rangs, les gènes du premier groupe sont les npos gènes dont la variation est posi- tive ou nulle (rj2,k rjl,k pour un gène gk), les gènes du second groupe sont les nneg gènes dont la variation est strictement négative (rj2,k Dans le cas où la valeur de variation est exprimée selon la méthode de "fold change", les valeurs de variation des gènes présentant une baisse de leur concentration (valeur inférieure à 1) entre le groupe de référence et le groupe de test sont remplacées par l'inverse des valeurs initiales. Les valeurs de variation sont ainsi toutes supérieures à 1. Selon un mode de mise en oeuvre du procédé de normalisation de la présente invention, on sélectionne pour chaque gène gk de rang rk un ensemble de rangs voisins, ou encore "fenêtre" de rangs. On calcule ensuite la valeur moyenne des valeurs de variation correspondant à cette fenêtre de rangs qui constitue une moyenne locale il (gk). On calcule également un écart type local a(gk) des valeurs de variation pour chaque gène gk en utilisant la même fenêtre de rangs que pour le calcul de la moyenne locale. Les courbes 20 et 21 de la figure 4 représentent respectivement l'allure générale des valeurs t(gk) et a (gk) après lissage. A partir des valeurs (gk) et a (gk), prises de préférence après lissage, on calcule une valeur de variation normalisée Zk pour chacun des gènes gk selon la formule suivante: G(gk) Selon une variante de mise en oeuvre du procédé de la présente invention, le procédé de normalisation est effectué séparément pour chacun des premier et deuxième groupes de gènes. Les valeurs (gk) et a (gk) sont calculées pour chaque groupe à partir des valeurs de variation d'un ensemble de gènes d'un même groupe. La figure 5 représente l'ensemble des valeurs de variation normalisées Zk obtenues pour chacune des valeurs de variation Vark de la figure 4. Comme en figure 4, les abscisses désignent les rangs et une valeur d'abscisse correspond à une seule valeur de variation normalisée. Les courbes 30 et 31 correspondent respectivement aux moyennes locales et aux écarts types locaux, non lissés, calculés à partir des valeurs Zk de la même façon que cela avait été fait précédemment à partir des valeurs Vark, et décrit cidessus. Les courbes 30 et 31 montrent que les moyennes locales et les écarts types locaux sont main-tenant sensiblement constants quel que soit le rang, ce qui signifie que les gènes dont les concentrations d'ARN-m moyennes diffèrent ont des valeurs de variation normalisées qui suivent la même distribution cumulée de fréquences. De façon générale, on pourra utiliser tout procédé de normalisation tel que la distribution cumulée de fréquences d'un sous-ensemble de valeurs de variation normalisées correspondant Vark - (gk) Zk = 2861406 25 à des gènes d'une même fenêtre de rangs soit sensiblement identique quel que soit le sous-ensemble considéré. Pour chaque gène gk, la valeur de variation normalisée Zk peut être utilisée comme valeur de score SCk dans le procédé 5 de la présente invention décrit en première partie. Un avantage du procédé de calcul d'un score décrit ci-dessus est qu'il permet de calculer des valeurs de score qui soient élevées ou faibles selon que l'écart des concentrations d'ARN-m est ou non significatif pour les gènes concernés. Afin d'identifier les gènes appartenant aux groupes I, D, N pour la comparaison étudiée, on définira une ou plusieurs valeurs de variation normalisées seuil Zseuil, ou valeur seuil Zseuil, correspondant aux valeurs de score seuil SCsi, SCsd, SCsni, SCsnd. Deux procédés de détermination des valeurs de scores seuil optimales sont décrits ci-après. D'autres procédés de calcul d'une valeur de score pour chaque gène peuvent être utilisés. Dans le cas où l'on dispose de plusieurs échantillons de cellules pour un milieu biologique donné on pourra éventuellement mettre en oeuvre le procédé d'analyse multiple décrit dans la quatrième partie de la demande de brevet français numéro 02/06749 de la demanderesse, déposée le 31 mai 2002. La valeur de score utilisée correspond alors à la valeur de regroupement calculée pour chaque gène selon le procédé d'analyse multiple susmentionné. 3. Procédé de détermination des valeurs de scores seuil optimales 3.1 Distribution cumulée de fréquences d'étalonnaqe La présente invention propose un premier procédé de détermination des valeurs de scores seuil optimales décrit ci-30 après. On procède à une étape d'étalonnage consistant à déterminer les variations "normales" des concentrations d'ARN-m de chacun des gènes en étudiant deux groupes de cellules iden- tiques dites d'étalonnage correspondant à deux échantillons El et E2 d'un même milieu biologique. On effectue un calcul de valeurs de variation d'étalonnage normalisées selon la méthode de décalage de rangs et le procédé de normalisation précédemment décrits. Le milieu biologique Bjl est remplacé par l'échantillon El, le milieu biologique Bj2 est remplacé par l'échantillon E2. On obtient ainsi une valeur de variation d'étalonnage Varétal,k pour chaque gène gk et une valeur de variation d'étalonnage normalisée Zétal,k pour chacun des gènes. On obtient là aussi un ensemble de valeurs de variation d'étalonnage normalisées dont les moyennes locales et les écarts types locaux sont sensiblement constants. Comme précédemment, on effectue un lissage des moyennes locales étal(gk) et des écarts types locaux 6 étal(gk) servant au calcul des Zétal,kÉ On obtient deux courbes d'étalonnage représentant la moyenne étal(r) et l'écart type u étal(r) des variations d'étalonnage en fonction du rang, toute référence à un gène donné étant supprimé. Dans un mode de mise en oeuvre du procédé décrit dans la deuxième partie, lors d'une comparaison entre un milieu biologique Bjl et un milieu biologique Bj2, telle que décrite dans la partie précédente de la description, on calcule à partir de ces courbes d'étalonnage les valeurs de variation normalisées Zk selon la formule: Vark - étal(rk) Zk = Les groupes de cellules d'étalonnage peuvent être des cellules d'échantillons du milieu biologique Bjl ou du milieu Bj2 ou de tout autre milieu jugé adapté. Le choix des cellules utilisées est dicté par l'effet des valeurs étal(r) et a étal(r) sur les valeurs de variation normalisées Zk. Ces dernières sont d'autant plus petites que les valeurs de moyenne et d'écart type sont grandes. Les valeurs étal (r) et o étal (r) 6éta1(rk) dépendent d'une part de la reproductibilité des conditions expérimentales (puces à ADN pas parfaitement identiques) et d'autre part de la stabilité du milieu biologique des cellules choisies. Les conditions expérimentales étant supposées reproductibles, un milieu biologique présentera des valeurs étal(r) et 6 étal(r) d'autant plus grandes qu'il est instable. Ainsi l'étalonnage à partir de deux cellules cancéreuses donnera des valeurs étal (r) et a étal (r) plus élevées, couiparées à celles obtenues à partir de deux cellules normales. En conséquence, l'étalonnage doit être effectué à partir de cellules d'un milieu biologique ayant sensiblement les mêmes caractéristiques de stabilité que les milieux biologiques étudiés. Pour chacun des milieux biologiques étudiés, on peut construire des courbes d'étalonnage pour chacun des milieux biologiques, ce qui conduit à plusieurs couples de courbes de calibration ( j, 6j). On évalue ensuite lequel des milieux biologiques est le plus instable ( ou/et 6 plus élevés). Cette évaluation peut être effectuée de différentes manières. On peut par exemple calculer plusieurs jeux de valeurs de variation normalisées en utilisant ( j, 6j). On peut par exemple construire pour chaque jeu une distribution cumulée de fréquences. On conpare les valeurs de variation normalisées correspondant par exemple au 75'1e percentile (probabilité égale à 0.75). Le système ayant la plus grande valeur est le plus instable. De façon générale, les résultats du procédé d'analyse de la présente invention sont meilleurs si l'on utilise les courbes d'étalonnage construites à partir du système le plus instable. Selon un aspect de la présente invention, on construit à partir de toutes les valeurs de variation normalisées Zétal,k une distribution cumulée de fréquences d'étalonnage. Les valeurs de variation normalisées de tous les gènes, quel que soit leur rang, suivent cette distribution cumulée de fréquences d'étalon- nage. Plus précisément, n'importe quel sous-ensemble de valeurs de variation d'étalonnage normalisées correspondant à des gènes d'une même fenêtre de rangs suit la même distribution cumulée de fréquences et il est donc possible de construire une unique distribution cumulée de fréquences à partir de toutes les valeurs de variation d'étalonnage normalisées. Etant donné le grand nombre de gènes étudiés et donc le grand nombre de valeurs de variation d'étalonnage normalisées obtenues, la distribution cumulée de fréquences d'étalonnage résultante est très précise. A partir de cette distribution cumulée de fréquences d'étalonnage, on associe à toute valeur de variation d'étalon- nage normalisée Zétal,k une probabilité, dite probabilité d'erreur de classement Pseuil,k, pour qu'il existe des valeurs de variation d'étalonnage normalisées naturellement supérieures à cette dernière. Lors d'une analyse comparative entre des cellules de deux milieux biologiques Bjl et Bj2 selon le procédé précédemment décrit en relation aux figures 4 et 5, on peut choisir une ou plusieurs valeurs seuil Zseuil, correspondant notamment aux valeurs de score seuil SCsi et SCsd, à l'aide de la distribution cumulée de fréquences d'étalonnage. En effet, la distri- bution cumulée de fréquences d'étalonnage permet de connaître la probabilité d'erreur de sélection pseuil correspondant à la probabilité pour qu'il existe naturellement des valeurs de variation normalisées supérieures à la valeur seuil Zseuil choisie. Ainsi, pour chacune des valeurs SCsi et SCsd choisies, on peut connaître la probabilité pour que certains gènes présentent naturellement une variation positive/négative jugée significative. Afin que la sélection des gènes présentant une variation positive soit la plus juste possible, il faudra que la probabilité pseuil associée à la valeur Zseuil choisie soit la plus faible possible. Un avantage du procédé d'analyse selon la présente invention est qu'il permet d'associer une probabilité d'erreur de classement dans les groupes I et D à toutes valeurs de score seuil SCsi et SCsd choisies. Un autre avantage du procédé d'analyse selon la pré-sente invention est qu'il permet de choisir des valeurs de score seuil SCsi et SCsd très précises avec un nombre restreint de mesures. 3.2 Paramètres statistiques A partir de la distribution cumulée de fréquences d'étalonnage, il est possible de définir un ensemble de paramètres statistiques, leur connaissance permettant de choisir au mieux l'ensemble des valeurs de scores seuil, y compris les valeurs de score seuil SCsni et SCsnd, que l'on utilise pour classer les gènes dans les trois groupes I, D et N. On construit au préalable la distribution cumulée de fréquence des valeurs de variation normalisées Zk obtenues lors de la comparaison entre deux milieux biologiques Bjl et Bj2. A partir de cette distribution, il est possible d'associer à toute valeur de variation normalisée Zk une probabilité, dite probabilité d'observation Pobs,k, pour qu'on observe des valeurs de variation normalisées supérieures à cette dernière. A partir des valeurs de probabilité d'erreur de clas- sement pseuil,k et de probabilité d'observation Pobs,k de chaque gène, il est possible de définir la fraction F de gènes pour lesquels la valeur de variation Vark a augmenté par rapport à la valeur de variation d'étalonnage Varétal,k. La fraction F est définie comme étant la valeur maximale de l'ensemble des valeurs Pobs,k-Pseuil,k calculées pour chaque gène gk (F=max[pobs,kpseuil, k]) A chaque valeur de variation normalisée Zk correspondant à un gène gk, on peut associer deux paramètres statistiques, appelés taux de faux positif TFP et sensibilité S, et calculés de la façon suivante: pseuil, k (pobs, k pseuil, k) TFP = et S = pobs, k F où pseuil,k et Pobs,k sont respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation correspondant à la valeur de variation normalisée Zk. Les paramètres statistiques, le taux de faux positif TFP et la sensibilité S, peuvent être calculés selon d'autres procédés que celui décritci-dessus. On pourra par exemple définir la fraction G de gènes pour lesquels la valeur de variation Vark n'a pas changé par rapport à la valeur de variation d'étalonnage Varétal,kÉ On identifie alors la valeur maximale de l'ensemble des valeurs pobs,k-pseuil,k calculées pour chaque gène gk et plus précisément le gène gm correspondant à cette valeur maximale (max[pobs,k-pseuil,k]=pobs,m pseuil,m)É La fraction G est alors estimée égale à (1-pobs,m)/(1-pseuil,m)É A chaque valeur de variation normalisée Zk correspondant à un gène gk, on peut alors associer un taux de faux positif TFP et une sensibilité S, calculés de la façon suivante: TFP=(G*pseuil,k)/pobs,k et S=(pobs,k-pseuil,k)/(1-G) On peut ainsi associer une valeur de taux de faux positif TFP et une valeur de sensibilité S à chacune des valeurs de score seuil SCsi, SCsd, SCsni et SCsnd. Dans le cas d'une analyse des valeurs de score seuil SCsi et SCsd, le taux de faux positif TFP permet de connaître, parmi l'ensemble des gènes identifiés coulure appartenant aux groupes I et D, quelle est la proportion de gènes présentant naturellement une variation positive/négative jugée significative avec la valeur de score seuil SCsi ou SCsd choisie. La sensibilité permet de savoir si le nombre de gènes placés dans un groupe I ou D est représentatif du nombre de gènes dont les valeurs de variation normalisées ont augmenté/diminué. Une valeur seuil Zseuil (ou encore valeur de score seuil SCsi/SCsd) optimale est telle que le taux de faux positif TFP associé est minimal et la sensibilité S associée maximale. Dans le cas d'une analyse des valeurs de scores seuil Scsni et SCsnd, la sensibilité permet de savoir si le nombre de gènes non placés dans le groupe N est représentatif du nombre de gènes dont les valeurs de variation normalisées ont augmenté/diminué. Ainsi, si la sensibilité est élevée, on peut considérer que les gènes présentant des variations positives ou négatives significatives ont été exclus du groupe N. Si la sensibilité est élevée, les gènes du groupe N sont bien ceux présentant aucune variation significative de leurs concentrations d'ARN-m dans la comparaison étudiée. Un avantage du procédé d'analyse selon la présente invention est qu'il permet d'associer un taux de faux positif et une valeur de sensibilité aux valeurs de scores seuil choisies. 4. Autre détermination des valeurs de score seuil optimales La présente invention prévoit un procédé de détermination des valeurs de score seuil optimales utilisées pour sélectionner ou non un gène dans une classe donnée d'une des listes étudiées. Ce procédé vise à déterminer pour chaque ensemble de valeurs de score seuil choisies pour la classe considérée quel serait le nombre de gènes sélectionnés si les comparaisons de la classe étaient indépendantes. Le procédé compare ensuite le nombre "aléatoire" précédemment défini au nombre de gènes effectivement sélectionnés avec le même ensemble de valeurs de score seuil. Si les nombres sont éloignés, on peut estimer que les comparaisons sont dépendantes l'une de l'autre et que les gènes sélectionnés présentent bien des variations ou des non-variations significatives. Le procédé est le suivant. Pour une liste donnée, par exemple L1=C2/C4/C1 dans l'exemple donné en première partie, et une classe donnée, par exemple la classe IDN, on cherche à connaître les valeurs de score seuil optimales pour chacune des comparaisons C2, C4 et Cl. Pour la comparaison C2, on cherche à identifier quels sont les gènes présentant une variation de concentrations d'ARN-m positive à l'aide d'une valeur de score seuil SCsi, notée ci- après SC2. De même, pour la comparaison C4, on cherche à identifier quels sont les gènes présentant une variation de concentrations d'ARN-m négative à l'aide d'une valeur de score seuil SCsd, notée ci-après SC4. En outre, pour la comparaison Cl, on cherche à identifier quels sont les gènes ne présentant pas de variation significative de concentrations d'ARN-m à l'aide de deux valeurs de score seuil SCsni et SCsnd prises identiques dans cet exemple et notées ci-après SC1. Le procédé vise à étudier l'ensemble des valeurs possibles pour chacune des valeurs de score seuil SC2, SC4 et SC1. Pour chaque valeur SC2, SC4 ou SC1, l'ensemble des valeurs possibles correspond à l'ensemble des valeurs de variations normalisées (Zk) calculées pour chacun des gènes pour les comparaisons respectives C2, C4 ou Cl. Afin de simplifier les calculs suivants, on procède à une normalisation sur une plage de valeurs donnée, par exemple [0-1], des ensembles de valeurs de variations normalisées de chacune des comparaisons C2, C4 ou Cl. Pour une comparaison donnée, on peut par exemple associer à chaque valeur de variation normalisée Zk d'un gène gk, une valeur "réajustée" Rk égale à Zk/Zmax, où Zmax est la plus grande valeur de variation normalisée observée pour la comparaison concernée. Dans un mode de réalisation particulier, on considère la plage [0, 1] des valeurs de taux de faux positifs TFP associées à chaque ensemble de valeurs de variation normalisées. En effet, comme cela a été décrit dans la troisième partie, on peut faire correspondre à toute valeur de variation normalisée Zk d'une comparaison donnée, une valeur de taux de faux positif TFP(k) comprise entre 0 et 1, et inversement. On considère le cas simple où les valeurs de score 25 SC2, SC4 et SC1 sont telles que les valeurs réajustées associées sont identiques. Dans la suite on va s'intéresser à un nombre limité de valeurs réajustées. On prendra par exemple les valeurs V1 à V19 correspondant aux valeurs 0, 05/0,1/0,15/... /0,85/0,9/0,95. Pour chaque valeur Vi, i étant compris entre 1 et 19, on effectue les opérations 1 à 4 suivantes: 1/ On détermine pour chaque comparaison le nombre de gènes Obs(Vi) que l'on sélectionnerait dans le procédé décrit en première partie avec la valeur de score seuil correspondant à la valeur Vi. Dans l'exemple de la liste L1 et de la classe IDN, on obtient trois valeurs Obs(Vi,C2), Obs(Vi, C4) et Obs(Vi, Cl) décrites plus en détail ci-après. Dans le cas où l'on cherche les gènes appartenant à l'un des groupes I ou D pour une comparaison de la liste étudiée, dans notre exemple les comparaisons C2 et C4, on sélectionne les gènes de la manière suivante. Les valeurs Obs(Vi,C2) et Obs(Vi, C4) correspondent aux nombres de gènes gk tels que les valeurs réajustées associées aux valeurs de variation normalisées Zk de ces gènes sont supérieures à la valeur Vi. Dans le cas où l'on cherche les gènes appartenant à un groupe N pour une comparaison de la liste étudiée, dans notre exemple la comparaison Cl, on sélectionne les gènes de la manière suivante. La valeur Obs(Vi,C1) correspond aux nombres de gènes gk tels que les valeurs réajustées associées aux valeurs de variation normalisées Zk de ces gènes sont inférieures à la valeur Vi. 2/On définit ensuite le nombre de gènes Obs(Vi) sélectionnés dans la classe IDN. Pour rappel, les gènes sélectionnés sont ceux retenus pour les trois comparaisons C2/C4/C1, c'est-à-dire les gènes présentant des valeurs de variation normalisées qui sont respectivement supérieures aux valeurs de score seuil SC2 et SC4 et inférieure à la valeur de score seuil SC1. Les gènes de la classe IDN, dont le nombre est égal à Obs(Vi), sont les gènes retenus dans chacune des comparaisons C2, C4, Cl. Le nombre Obs(Vi) est donc inférieur ou égal au plus petit des nombres Obs(Vi, C2), Obs(Vi, C4) et Obs(Vi, Cl). 3/ On définit ensuite pour chaque comparaison étudiée, quelle est la probabilité pour chaque gène de faire aléatoirement partie des gènes sélectionnés. Pour les comparaisons C2, C4 et Cl, les probabilités correspondantes p2(Vi), p4(Vi), pl(Vi) sont respectivement égales à Obs(Vi,C2)/n, Obs(Vi, C4)/n et Obs(Vi,Cl)/n, où n est le nombre de gènes étudiés. 4/ On définit ensuite la probabilité p(Vi) pour qu'un gène soit sélectionné aléatoirement dans les trois comparaisons C2, C4 et Cl de la liste. La probabilité p(Vi) est égale à p2(Vi)*p4(Vi)*pl(Vi). On calcule alors le nombre Att(Vi) de gènes qui peuvent être sélectionnés aléatoirement pour la classe étudiée, ici L1: Att(Vi)= p(Vi)*n. On définit ensuite un vecteur OBS regroupant tous les nombres de gènes Obs(Vi) qui seraient sélectionnés avec une valeur Vi: OBS=[Obs(Vl), Obs(V2), ... Obs(V19)]. De même, on définit ensuite un vecteur ATT regroupant tous les nombres de gènes Att(Vi) qui seraient sélectionnés aléatoirement avec une valeur Vi: ATT=[Att(V1), Att(V2), ... Att(V19)]. Afin de déterminer le nombre de gènes NT qu'il y a réellement dans la classe étudiée, ici la classe IDN, on calcule, pour chaque valeur Vi, un écart normalisé En(Vi) entre le nombre de gènes effectivement sélectionnés Obs(Vi) et le nombre de gènes aléatoirement sélectionnés Att(Vi) : En=(Obs(Vi)-Att(Vi)) /Att(Vi). Le nombre "réel" de gènes NT est alors égal à la valeur maximale des valeurs En(Vi) calculées. Afin de choisir une valeur Vi et donc des valeurs de score seuil SC2, SC4, SC1, on utilise deux paramètres statistiques qui correspondent à des valeurs de taux de faux positif TFP2 et de sensibilité S2 pour la classe étudiée. Pour une valeur Vi, ces valeurs sont définies de la façon suivante: TFP2(Vi) = Att(Vi) et S2 = Obs(Vi)(1 TFP2(Vi) Obs(Vi) NT La valeur Vi optimale est celle pour laquelle le taux de faux positif TFP2 est minimal et la sensibilité S2 est maximale. Les valeurs de score seuil optimales SC2, SC4 et SC1 sont les valeurs de variation normalisées correspondant à la valeur Vi retenue. Le choix des valeurs de score seuil optimales a été décrit pour une classe donnée IDN d'une liste étudiée L1. L'honuue de l'art saura déterminer de façon similaire quelles sont les valeurs de score seuils optimales pour chacune des autres classes de la liste L1, ainsi que celles de classes d'autres listes. 5. Détection d'un type de milieu biologique donné Le procédé de groupement de gènes selon la présente invention peut être utilisé dans un procédé d'identification, parmi plusieurs milieux biologiques donnés, du milieu biologique auquel appartient un échantillon particulier de cellules. Un exemple de procédé d'identification est décrit ci-après pour identifier le type de cancer d'un malade parmi deux cancers AML (leucémie myéloïde aiguë) et ALL (leucémie lymphoïde aiguë) correspondant à deux formes différentes d'un cancer c ommnun. Dans une première étape du procédé d'identification, on met en oeuvre le procédé de la présente invention à partir d'échantillons de cellules issus de deux malades B1 et B2 identifiés comme présentant respectivement un cancer AML et un cancer ALL. On définit deux comparaisons Cl et C2 entre les valeurs de concentrations d'ARN-m mesurées pour les deux malades, ou les deux milieux biologiques, B1 et B2. La comparaison Cl mesure les variations de concentrations d'ARN-m entre le milieu B1 et le milieu B2. La comparaison C2 mesure les variations de concentrations d'ARN-m entre le milieu B2 et le milieu B1. Les deux comparaisons sont, de préférence, effectuées selon le procédé décrit dans la deuxième partie de la présente description. Pour chaque comparaison, on obtient alors pour chaque gène gk une valeur de variation normalisée Zk. On définit ensuite une unique liste L constituée de la série de comparaisons Cl/C2. On s'intéresse à deux classes de la liste L, les classes ID et DI. La classe ID regroupe les gènes dont la concentration d'ARN-m dans le milieu B2 est supérieure à celle dans le milieu B1. La classe DI regroupe les gènes dont la concentration d'ARN-m dans le milieu B2 est inférieure à celle dans le milieu B1. Afin de déterminer, dans chacune des comparaisons Cl et C2, à quel groupe appartient un gène donné, on choisira, de préférence, des valeurs de variation normalisées seuil correspon-35 dant à des valeurs identiques de taux de faux positif TFP. Après avoir mis en oeuvre le procédé de la présente invention pour définir les gènes appartenant aux deux classes ID et DI susmentionnées, on mesurera les valeurs de concentrations d'ARN-m dans des cellules d'un milieu B correspondant à un malade dont on souhaite identifier le type de cancer, ALL ou AML. On effectue alors deux comparaisons C3 et C4 respectivement entre le milieu B et le milieu B2 et entre le milieu B et le milieu B1. On utilise, de préférence, la méthode exposée en deuxième partie afin d'obtenir une valeur de variation normalisée Zk pour chaque gène gk, pour chacune des comparaisons C3 et C4. On définit ensuite deux groupes de gènes G1 et G2 correspondant respectivement aux gènes de type I dans la compa- raison C3 et aux gènes de type D dans la comparaison C4. En d'autre termes, les gènes du groupe G1 sont ceux présentant une hausse de leurs concentrations d'ARN-m entre le milieu B et le milieu B2. Les gènes du groupe G2 sont ceux présentant une diminution de leurs concentrations d'ARN-m entre le milieu B et le milieu B1. Parmi les gènes de la classe ID définie précédemment, c'est-à-dire les gènes présentant une concentration d'ARN-m dans le milieu B2 supérieure à celle dans le milieu B1, on détermine le nombre nI de gènes appartenant au groupe G1 et le nombre nD de gènes appartenant au groupe G2. Les nI gènes sont des gènes présentant une concentration d'ARN-m dans le milieu B2 supérieure à celle dans le milieu B. Un nombre nI non nul tend à indiquer que le milieu biologique B est semblable au milieu B1 car des gènes identiques présentent dans les milieux B et Bi des concentrations d'ARN-m inférieures à celles relevées dans le milieu B2. De façon similaire, les nD gènes sont des gènes présentant une concentration d'ARN-m dans le milieu B supérieure à celle dans le milieu B1. Un nombre nD non nul tend à indiquer que le milieu biologique B est semblable au milieu B2 car des gènes identiques présentent dans les milieux B et B2 des concentrations d'ARN-m supérieures à celles relevées dans le milieu B1. Dans le cas où les deux nombres nI et nD sont non nuls, on considère que le milieu biologique B est semblable au milieu B1 si le nombre nI est supérieur au nombre nD, et que le milieu biologique B est semblable au milieu B2 si le nombre nD est supérieur au nombre nI. En d'autres termes, si le nombre nI est supérieur au nombre nD, le malade a un cancer de type AML, sinon un cancer de type ALL. Afin de vérifier l'exactitude de ce résultat, on peut effectuer une vérification à partir des gènes de la classe DI en considérant deux autres groupes de gènes G3 et G4 correspondant respectivement aux gènes de type D dans la comparaison C3 et aux gènes de type I dans la comparaison C4. Selon une variante du procédé décrit ci-dessus, pour chacun des cancers AML et ALL, plusieurs échantillons de cellules sont prélevés sur plusieurs malades présentant ce type de cancer. Pour chaque type de cancer AML et ALL, correspondant respectivement à deux milieux biologiques B1 et B2, on calcule pour chaque gène gk une valeur de concentration d'ARN-m Cmk qui soit la valeur médiane de l'ensemble des valeurs de concen- trations de ce gène mesurées dans chacun des échantillons correspondant au cancer considéré. On définit alors deux milieux biologiques "médians" B1m et B2m dans lesquels chaque gène a une valeur de concentration égale à la valeur médiane calculée précédemment. On définit ensuite une comparaison Cl entre les valeurs de concentrations d'ARN-m déterminées pour chacun des malades présentant un cancer de type B1 et celles calculées pour le milieu biologique médian B2m. On définit de même une comparaison C2 entre les valeurs de concentrations d'ARN-m déterminées pour chacun des malades présentant un cancer de type B2 et celles calculées pour le milieu biologique médian B1m. Pour chaque comparaison, le calcul d'un écart entre les deux milieux biologiques est effectué selon un procédé d'analyse multiple décrit dans la demande de brevet français mentionnée précédemment. Pour chaque comparaison, on obtient alors pour chaque gène une valeur de regroupement. On effectue ensuite l'ensemble des étapes décrites précédemment, non pas à partir des variations normalisées Zk de chacun des gènes, mais à partir des valeurs de regroupement précédemment calculées. En outre, l'homme de l'art saura mettre en oeuvre le procédé précédemment décrit dans d'autres recherches d'identification du milieu biologique d'un échantillon de cellules particulier. Bien entendu, la présente invention est susceptible de diverses variantes et modifications qui apparaîtront à l'homme de l'art. En particulier, l'houuue de l'art pourra définir d'autres procédés de calcul d'un score pour chaque gène gk pour chaque comparaison étudiée. De plus, l'hoilune de l'art pourra définir d'autres procédés de détermination des valeurs de score seuil optimales. REVENDICATIONS 1. Procédé de groupement de gènes d'un type donné de cellule, les gènes d'un même groupe présentant des variations de concentrations d'ARN-m identiques entre des cellules du même type issues de divers milieux biologiques, coiprenant les étapes suivantes: - mesurer, pour chaque milieu biologique (B1 à Bm), les concentrations d'ARN-m (ck) correspondant à chacun des gènes étudiés (gk) ; - définir un ensemble de comparaisons (Cl à Cl) entre 10 les concentrations d'ARN-m relevées dans deux milieux biologiques distincts; - calculer, pour chaque comparaison et pour chaque gène, un score (SCk) qui soit représentatif de l'écart entre les concentrations d'ARN-m dudit gène entre les deux milieux biologiques (Bj1, Bj2), le score étant d'autant plus élevé que l'écart des concentrations d'ARN-m est significatif pour le gène concerné ; - définir au moins une liste (L1 à Lp) coniposée d'une suite de comparaisons (L1:C2/C4/C1) ; définir un ensemble de classes pour chaque liste, chaque classe correspondant à une suite de sens de variation pour chacune des comparaisons de la liste, un sens de variation correspondant à une hausse (I), à une baisse (D) ou à une constance (N) de la concentration d'ARN-m pour une comparaison donnée; identifier, pour chaque liste, quels sont les gènes appartenant aux diverses classes de la liste après avoir défini pour chaque comparaison de la liste des valeurs de score seuils (Scsi, SCsd, SCsn) afin de classer les gènes en trois groupes selon leur sens de variation pour la comparaison concernée. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel pour chaque comparaison, l'ensemble des valeurs de score calculées pour chacun des gènes est tel que la distribution cumulée de fréquences d'un sous-ensemble de valeurs de score correspondant à des gènes ayant des concentrations d'ARN-m proches est sensiblement identique quel que soit le sous-ensemble considéré. 3. Procédé selon la revendication 1, comprenant pour chacun desdits milieux biologiques (B1 à Bm), après l'étape de mesure, les étapes suivantes: - classer les gènes (gk) par ordre croissant de leurs concentrations d'ARN-m (ck) ; attribuer une valeur de rang nulle à tous les gènes dont les concentrations d'ARN-m sont inférieures ou égales à une 10 valeur de concentration seuil; - attribuer une valeur de rang unique à chacun des nl autres gènes dont la concentration d'ARN-m est supérieure à la valeur de concentration seuil, la valeur de rang étant comprise entre 1 et n1, le rang R d'un gène étant d'autant plus élevé que la concentration d'ARN-m dudit gène est élevée; et normaliser les valeurs de rangs sur une plage de 0 à w, w étant un entier positif, le rang normalisé r d'un gène étant égal à (R*w) /n où n est le nombre de gènes étudiés, et dans lequel l'étape de calcul, pour chaque comparaison (Cl à Cl) et pour chaque gène (gk) d'une valeur de score (SCk), comprend, pour chaque comparaison, les étapes suivantes: calculer, pour chaque gène, une valeur de variation (Vark) égale à la différence entre les rangs du gène pour les deux milieux de la comparaison considérée; et - calculer, pour chaque gène, une valeur de score Sc selon la formule suivante: Sc=(Var-u(r))/sig(r) où Var est la valeur de variation dudit gène, u(r) et sig(r) sont respectivement la moyenne et l'écart type d'un ensemble de valeurs de variation correspondant à un ensemble de gènes ayant des rangs normalisés proches dudit gène. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le choix d'une valeur de score seuil (Scsi, SCsd, SCsn) est effectué selon le procédé suivant: mesurer les concentrations d'ARN-m (ck) correspondant à chacun des gènes étudiés (gk) pour deux échantillons (El, E2) d'un même milieu biologique; - déterminer, pour chaque échantillon, un rang pour chacun des gènes selon le procédé mis en oeuvre pour chacun desdits milieux, chaque échantillon étant considéré calme un milieu biologique; - calculer, pour chaque gène, une valeur de score (Zétal,k), dite d'étalonnage, selon le procédé mis en oeuvre 10 pour chacune desdites comparaisons, les échantillons étant considérés cohue deux milieux biologiques; construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'étalonnage, des valeurs de score d'étalonnage associant à toute valeur de score d'étalonnage (Zetal,k) une probabilité, dite probabilité d'erreur de classement (pseuil,k), pour qu'il existe naturellement des valeurs de score d'étalonnage supérieures à la valeur de score d'étalonnage considérée; choisir les probabilités d'erreur de classement souhaitées; et - définir les valeurs de score seuil (Scsi, Scsd, Scsn) correspondant aux probabilités d'erreur de classement souhaitées à l'aide de la distribution cumulée de fréquences d'étalonnage. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le choix des probabilités d'erreur de classement souhaitées est effectué à l'aide d'un ou de plusieurs paramètres statistiques incluant le taux de faux positif et la sensibilité. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le taux de faux positif et la sensibilité sont définis selon le 30 procédé suivant: construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'observation, des valeurs de score calculées pour chacun des gènes, la distribution associant à toute valeur de score (Zk) une probabilité, dite probabilité d'observation (pobs,k), pour qu'on observe des valeurs de score supérieures à la valeur de score considérée; - déterminer la fraction (F) de gènes pour lesquels la valeur de score est supérieure à la valeur de score d'étalon- nage, cette fraction étant égale à la valeur maximale des différences entre les probabilités d'observation et les probabilités d'erreur de sélection calculées pour chacun des gènes; - calculer, pour tout ou partie des gènes, un taux de faux positif TFP et une sensibilité S selon les formules suivantes: TFP pseuil, k et S (pobs, k pseuil, k) pobs, k F où pseuil,k et pobs,k sont respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées au gène considéré, et F ladite fraction; - définir les probabilités d'erreur de classement souhaitées telles que les taux de faux positif associés soient les plus faibles possibles et les sensibilités associées les plus élevées possibles. 7. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le 20 taux de faux positif et la sensibilité sont définis selon le procédé suivant: construire la distribution cumulée de fréquences, dite d'observation, des valeurs de score calculées pour chacun des gènes, la distribution associant à toute valeur de score (Zk) une probabilité, dite probabilité d'observation (pobs,k), pour qu'on observe des valeurs de score supérieures à la valeur de score considérée; déterminer la fraction (G) de gènes pour lesquels la valeur de score est inférieure à la valeur de score d'étalon- nage, ladite fraction étant égale à (1-pobs,m)/(1-pseuil,m), où m correspondant au m-ième gène (gkm) correspondant à la valeur maximale des différences entre les probabilités d'observation et les probabilités d'erreur de sélection calculées pour chacun des gènes, pseuil,m et pobs,m étant respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées au m-ième gène; - calculer, pour tout ou partie des gènes, un taux de faux positif TFP et une sensibilité S selon les formules 5 suivantes: TFP=(G*pseuil,k)/pobs,k et S=(pobs,k-pseuil,k)/(1-G) où pseuil,k et pobs,k sont respectivement la probabilité d'erreur de sélection et la probabilité d'observation associées 10 au gène considéré, et G ladite fraction; et - définir les probabilités d'erreur de classement souhaitées telles que les taux de faux positif associés soient les plus faibles possibles et les sensibilités associées les plus élevées possibles. 8. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la définition des valeurs de score seuils (Scsi, SCsd, SCsn) utilisées pour une classe particulière d'une liste donnée de comparaisons est effectuée selon le procédé suivant: normaliser sur une plage de valeurs ml à m2, où m2 20 est supérieure à ml, pour chacune des comparaisons, l'ensemble des scores calculés pour chacun des gènes; - choisir dans la plage de valeurs ml à m2, des valeurs V1 à Vz, z étant un entier positif; - effectuer les étapes suivantes pour chaque valeur 25 Vi, i étant compris entre 1 et z: - déterminer, pour chaque comparaison, les gènes sélectionnés avec une valeur de score seuil correspondant à la valeur Vi; - déterminer les gènes de la classe considérée 30 conne étant les gènes sélectionnés dans l'ensemble des comparaisons; - calculer, pour chaque comparaison, la probabilité qu'un gène a d'être sélectionné aléatoirement, cette probabilité étant égale au nombre de gènes sélectionnés pour cette comparaison divisée par le nombre total de gènes étudiés; - calculer, pour la classe considérée, la probabilité finale qu'un gène a d'être sélectionné aléatoirement dans chacune des comparaisons, cette probabilité finale étant égale à la multiplication des probabilités précédemment calculées, le nombre de gènes sélectionnés aléatoirement étant alors égal à la probabilité finale multipliée par le nombre de gènes étudiés; - calculer la différence entre le nombre de gènes de la classe considérée et le nombre de gènes sélectionnés 10 aléatoirement; identifier la différence maximale calculée; calculer, pour chaque valeur Vi, une valeur de taux de faux positif TFP2 et une valeur de sensibilité S2 selon les formules suivantes: TFP2(Vi) = Att(Vi) et S2 = Obs(Vi)(1- TFP2(Vi) Obs(Vi) NT où Obs(Vi) est le nombre de gènes de la classe considérée, Att(Vi) le nombre de gènes sélectionnés aléatoirement, et NT la différence maximale calculée. 9. Procédé d'identification, parmi des premier et second milieux biologiques donnés (B1, B2), du milieu biologique auquel appartient un échantillon (B) particulier de cellules, comprenant les étapes suivantes: - mettre en oeuvre le procédé de la revendication 1 en définissant des première et secondes comparaisons (Cl, C2), la première comparaison étant effectuée entre le premier et le second milieu biologique, la seconde comparaison étant effectuée entre le second et le premier milieu biologique, en définissant une seule liste (C1/C2) comportant les première et seconde comparaisons, et en définissant une unique classe (ID) correspondant à une hausse des concentrations d'ARN-m dans la première comparaison et à une baisse des concentrations d'ARN-m dans la seconde comparaison; - mesurer, pour l'échantillon de cellules particulier, les concentrations d'ARN-m (ck) correspondant à chacun des gènes (gk) étudiés; - définir des troisième et quatrième comparaisons (C3, C4) respectivement entre l'échantillon particulier et le second milieu biologique et entre l'échantillon particulier et le premier milieu biologique; - calculer, pour chacune des troisième et quatrième comparaisons, et pour chacun des gènes, un score selon un procédé similaire à celui utilisé pour les première et seconde comparaisons; - définir des premier (G1) et second (G2) groupes de gènes correspondant respectivement aux gènes présentant une hausse de leurs concentrations d'ARN-m dans la troisième compa- raison et aux gènes présentant une baisse de leurs concentrations d'ARN-m dans la quatrième comparaison; - définir un premier nombre (nI) indiquant le nombre de gènes appartenant à la fois au premier groupe et à ladite unique classe et un second nombre (nD) indiquant le nombre de gènes appartenant à la fois au second groupe et à ladite unique classe; - déterminer à quel milieu biologique appartient l'échantillon, l'échantillon appartenant au premier milieu biologique si le premier nombre est supérieur au second nombre, et l'échantillon appartenant au second milieu biologique si le premier nombre est inférieur au second nombre.