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Dissection de l'architecture génétique de l'autisme par analyse des variations du nombre de copies de gènes / Dissection of the genetic architecture of the autism by analysis of the variations of the number of copies of genesDelaby, Elsa 30 September 2014 (has links)
Les troubles du spectre autistique (TSA) sont caractérisés par des déficits des interactions sociales et de la communication et par la présence de comportements répétitifs et stéréotypés. Les TSA sont associés à une hérédité complexe et une très importante hétérogénéité étiologique impliquant plus d'une centaine de gènes et loci. Les variants génétiques identifiés sont rares voire uniques et les mutations de novo jouent un rôle considérable. Des formes autosomiques dominantes ou récessives, liées au chromosome X, à forte pénétrance ou associées à une expressivité variable ont été rapportées. Néanmoins, nos connaissances de l'architecture génétique des TSA restent très incomplètes puisque les causes connues n'expliquent la pathologie que chez environ 25 % des cas, indiquant qu'il reste encore de nombreux gènes et loci à identifier. Ce travail de thèse a consisté en l'analyse de variations du nombre de copies de gènes (copy number variations, CNVs) afin de poursuivre la dissection de l'étiologie des TSA, d'identifier de nouveaux gènes impliqués et de mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques sous-jacents.Grâce à la participation de notre équipe au consortium international Autism Genome Project (AGP), nous avons pris part à une analyse pangénomique avec des micropuces à ADN à très haute résolution chez près de 3 000 trios parents-enfant, répartis en deux stades. Les résultats du premier stade avaient démontré le rôle considérable des CNVs rares dans l'étiologie dans les TSA, en particulier les CNVs de novo. Dans le second stade, nous avons procédé à l'analyse de la deuxième moitié des familles et réanalysé les données combinées de l'ensemble des familles des deux s / Non renseigné
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Statistical Methods to Combine SPN and CNV Information in Genome-Wide Association Studies : An Application to Bladder Cancer / Utilisation conjointe de l'information apportée par les différents polymorphismes, SNPs et CNVs, dans les études d'association pangénomique : application au cancer de la vessieMarenne, Gaëlle 28 September 2012 (has links)
Les variations en nombre de copies (CNV) sont des gains ou pertes d’une séquence d’ADN et peuvent avoir un rôle dans la susceptibilité à certaines maladies. Les CNVs peuvent être détectés par les puces de SNPs de haute résolution en analysant les intensités des allèles avec des algorithmes de détection des CNVs tels que CNV partition, PennCNV et QuantiSNP. Dans cette thèse, nous avons évalué les performances de ces outils pour la détection des CNVs au niveau pangénomique et pour les tests d'association. Nous avons également étudié des stratégies d'association combinant les informations de l'allèle et du nombre de copies pour des SNP situés dans des CNV. Nous avons appliqué ces outils pour mener une étude d’association pan-génomique avec les CNV en utilisant les données de l'étude espagnole du cancer de lavessie (SBC)/EPICURO générées par la puce Illumina 1M.Nos résultats montrent une faible fiabilité et une faible sensibilité des algorithmes de détection des CNV. Dans la région du gène GSTM1 où un CNV très fréquent existe qui est associé au risque de cancer de la vessie, nous avons constaté que les algorithmes de détection des CNV ont de faibles performances. Néanmoins, l’utilisation de la mesure d'intensité des allèles dans les tests d'association peut alors être une alternative intéressante car cela nous a permis de détecter cette association connue. Pour les SNPs situés dans des CNVs, nous avons étudié plusieurs stratégies de tests d'association et nous avons montré que la plus puissante était d’utiliser un modèle avec deux termes correspondant respectivement à la somme et à la différence du nombre de copies des deux allèles. Finalement, en appliquant ces stratégies à l'étude (SBC)/EPICURO, nous avons identifié des CNVs potentiellement associés au risque de cancer de la vessie, ainsi que des SNP dont l'allèle et le nombre de copies pourraient être impliqués dans le risque de cancer de la vessie. / Copy number variations (CNVs) are losses or gains of DNA sequences that may play a role in specific disease susceptibility. CNVs can be detected by high-resolution SNP-arrays through the analysis of allele intensities with CNV calling algorithms such as CNVpartition, PennCNV and QuantiSNP. In this thesis, we identified and assessed the performances of available tools for CNV calling and for association testing, at the genome-wide level. We also investigatedassociation strategies that combine information on both the allele and the number of copies for SNPs located in CNV regions. We applied these tools to conduct a genome-wide association study with CNV using data from the Spanish Bladder Cancer (SBC)/EPICURO Study generated by the Illumina 1M SNP-array. Our results showed a low reliability and a low sensitivity of the investigated CNV calling algorithms applied to SNP-array data. The GSTM1 locus shows a very frequent CNV that is associated with bladder cancer (BC) risk. We reported that the calling algorithms performed very poorly in identifying this CNV. We proposed using allele intensity measures (LRR) as a screening step to assess association as it allowed the detection of the GSTM1 CNV association with BC. To combine the allele and the number of copies for SNPs located in CNV regions, we investigated several strategies of association testing and we showed that the more powerfulone used a two-term model with the sum and the difference of the number of copies of both alleles. Finally, by applying these strategies to the (SBC)/EPICURO Study, we identified CNV regions potentially associated with BC risk, as well as SNPs for which both the allele and the number of copies could be involved in BC risk.
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Differential effect of deletions and duplications on general intelligence and social responsivenessTamer, Petra 11 1900 (has links)
Les délétions et les duplications délétères (Variations de nombre de copies, CNV) sont identifiés dans environ 11% des individus référés dans des cliniques du neurodéveloppement pédiatrique. Certains CNVs récurrents ont été formellement associés avec des troubles du neurodéveloppement, mais la majorité des CNVs sont non-récurrents et donc trop rares pour être évalués par des études d’association. Dans cette optique, nous avons récemment développé une nouvelle approche pour estimer l’effet des CNVs non-documentés sur le quotient intellectuel non-verbal (QINV) et nous visons étendre cette approche pour l’appliquer sur une mesure de traits autistiques.
Nous avons identifié les CNVs dans deux cohortes d’autisme du Simons Simplex Collection (SSC) et du MSSNG, dans leurs apparentés de premier-degré, dans une cohorte du neurodéveloppement et dans une population générale. Des modèles statistiques intégrant les scores des gènes inclus dans les CNVs ont été utilisés pour expliquer leur effet sur l’intelligence générale et sur la réciprocité sociale.
Les délétions et les duplications diminuent le QINV et l’effet des duplications est 3 fois inférieur à celui des délétions. L’effet différentiel est aussi observé pour la réciprocité sociale avec un ratio d’altération de 2:1 pour les délétions et les duplications et cet effet est principalement expliqué par le QINV. Les estimés de notre modèle pour l’intelligence générale et la réciprocité sociale concordent bien avec des observations déjà publiés.
Nos modèles entraînés sur des CNVs couvrant >4,500 gènes suggèrent que l’effet des CNVs sur la cognition et la réciprocité sociale est dû à leurs propriétés polygéniques. Ces modèles pourront aider dans l’interprétation des CNVs en clinique. / Deleterious deletions and duplications (copy number variations, CNVs) are identified in up to 11% of individuals referred to neurodevelopmental pediatric clinics. However, only few recurrent CNVs have been formally associated with neurodevelopmental disorders because the majority are too rare to perform individual association studies. We recently developed a new framework to estimate the effect size of undocumented CNVs on non-verbal intelligence quotient (NVIQ) and sought to extend this approach to another score measuring autistic traits.
We identified CNVs in an autism sample from the Simons Simplex Collection (SSC) and MSSNG, in their first-degree relatives, in a neurodevelopmental cohort and in individuals from an unselected population. Statistical models integrating scores of the genes encompassed in the CNVs were used to explain their effect on general intelligence and on social responsiveness.
Deletions and duplications decreased NVIQ and the effect of duplications was three-fold smaller than deletions. There was also a differential effect on social responsiveness: the ratio of the impairment conferred by deletions and duplications was 2:1 and this effect was mainly driven by NVIQ. Models estimates for general intelligence and social responsiveness were consistent with previously published observations.
Our models, trained on CNVs encompassing >4,500 genes, suggest highly polygenic properties of CNVs with respect to cognition and social responsiveness. These models will help interpreting CNVs identified in the clinic.
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