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Nous proposons un modèle bayésien semi-paramétrique permettant de détecter les bi-grappes (biclusters) dans des données d'expression génique. Le bi-grappes sont de sous-ensembles d'observations partageant des patrons similaires sur un ensemble de conditions. Notre approche est basée sur le modèle plaid ou des carrés écossais et un a priori de type bâton tronqué qui nous aide à trouver le nombre de bi-grappes présents dans les données dans le cadre de l'inférence. Les preuves fournies par une étude de simulation montrent que le modèle est capable de détecter correctement les bi-grappes et fonctionne bien par rapport à certaines approches concurrentes. L'approche est appliquée aux données d'expression génique (réponses continues) et aux données de modification des histones (réponses de comptage).
Ceci est un travail conjoint avec Fernando Quintana (PUC Chili).