Titre de l'écran-titre (visionné le 23 octobre 2023) / Les études d'association pangénomique (genome-wide association studies (GWAS)) ont permis de trouver des associations entre des variants et des maladies. Certains sites de variants ont été observés comme associés avec plusieurs maladies simultanément. Ce phénomène se nomme la pléiotropie. Ce phénomène est d'importance pour les problèmes psychiatriques (P. H. Lee et al., 2020). Également, les associations spécifiques à un sexe entre une maladie et un variant sont un sujet d'importance dans les études récentes. Plusieurs méthodes ont été proposées pour identifier les effets pléiotropiques de sites de variants communs. Pour les sites de variants rares, la méthode MTAR de Luo et al. (2020) s'est montré plus efficace que les méthodes existantes. MTAR teste l'effet pléiotropique de gènes sur un ensemble de traits. Cette méthode permet de savoir si un site de variants rares, tel qu'un gène, est associé à plusieurs traits simultanément. Toutefois, MTAR ne permet pas de déterminer quel sous-ensemble de traits est associé avec ce variant. MTAR ne permet également pas de découvrir des effets spécifiques à un sexe. Nous proposons donc une nouvelle méthode statistique permettant de répondre à ces deux failles, soit 1) déterminer le sous-ensemble de traits ou maladies associées à un site de variants rares et 2) déterminer les effets spécifiques à un sexe pour un site de variants rares. Une analyse de simulation a été réalisée pour évaluer la sensibilité et la spécificité. Les résultats sont acceptables. Une étude avec des données réelles a été réalisée. Il s'agit de données cas-témoins génétiques avec des personnes atteintes de la schizophrénie, des personnes atteintes de la bipolarité et des personnes n'étant pas atteinte de l'une ou l'autre de ces maladies. Pour chacune des deux maladies, nous étudions les effets spécifiques selon le sexe des gènes composés de variants rares sur la probabilité d'avoir la maladie. Pour la schizophrénie, 113 gènes composés de SNPs rares sont significativement associés à cette maladie. Aucune association spécifique au sexe n'a été détecté. Pour la bipolarité, 171 gènes composés de SNPs rares sont associés significativement à cette maladie. Des associations spécifiques selon le sexe ont été détectées. 21 gènes sont associés à la bipolarité spécifiquement chez les individus de sexe féminin et 24 gènes, spécifiquement chez ceux de sexe masculin. / Genome-wide association studies (GWAS) have discovered associations between variants and diseases. Some variant sites have been observed to be associated with multiple diseases. This phenomenon is called pleiotropy. This phenomenon is of importance for psychiatric problems (P. H. Lee et al., 2020). Also, associations between a disease and a variant for a particular sex are a subject of importance in recent studies. Several statistical methods have been proposed to identify pleiotropic effects of common sites. For rare variant sites, the MTAR method of Luo et al. (2020) has been shown to be more efficient than existing methods. MTAR tests the pleiotropic effect of genes on multiple traits. MTAR allows us to know if a rare variant site, such as a gene, is associated with multiple trait simultaneously. However, MTAR does not allow us to determine which subset of traits is associated with this variant. MTAR also does not reveal gender specific effects. We therefore propose a new statistical method making it possible to respond to these two flaws, either 1) determining the subset of traits or diseases associated with a rare variant sites and 2) determining the sex-specific effect for rare variant sites on a disease or a trait. A simulation analysis was performed to assess sensitivity and specificity. The results are reasonable. A study with real data have been realised. These are case-control data with people with schizophrenia, people with bipolar disorder, and people without either of these conditions. For each of the two diseases, we studied the specific effects by sex of genes with rare SNPs on the probability to have the disease. For schizophrenia, 113 genes with rare SNPs are significantly associated with this disease. No gender specific association was detected. For bipolarity, 171 genes with rare SNPs are significantly associated with this disease. Specific associations by sex have been detected. 21 genes are associated with bipolarity specifically for female genders and 24 genes specifically for male genders.

La levure S. cerevisiae est la seule espèce capable de terminer la fermentation alcoolique du jus de raisin qui est l’étape principale de la vinification. A cause de la forte variabilité technologique retrouvée chez cette espèce, des travaux de sélection sont réalisés dans le but d’utiliser des levains performants pour l’industrie. Ces souches montrent des différences importantes à la fois dans leurs cinétiques fermentaires et leur bilans en métabolites, ce qui impacte la qualité des vins. La réponse phénotypique des levures varie également de manière considérable et non homogène face aux variations environnementales. La compréhension des mécanismes génétiques expliquant cette réponse différenciée est une question scientifique non triviale. Elle revêt une importance particulière en oenologie, où les conditions de vinifications sont très changeantes (millésimes, cépages, terroirs, conduites de vinifications…). Afin de pouvoir proposer des levains garantissant le succès des fermentations dans un large éventail de conditions, nous proposons ici de mieux comprendre ces mécanismes d’interaction Gène x Environnement dans un contexte oenologique. L’identification de locus génétiques (Quantitative Trait Loci (QTL)) contrôlant des caractères quantitatifs est rendue possible par des approches de cartographie de QTLs. Celles-ci nécessitent l’étude d’une vaste descendance en ségrégation qui doit être caractérisée sur le plan génétique et phénotypique. L’établissement d’un lien statistique entre des marqueurs génétiques et un phénotype permet la localisation de QTLs influant les caractères étudiés. Au cours de cette thèse, une méthode de phénotypage pour suivre les fermentations de plusieurs centaines d’individus a été mise au point. Grâce à elle, les performances fermentaires de deux descendances génotypées par séquençage à haut débit ont été mesurées en faisant varier les conditions de fermentations. Cela a permis l’identification de nombreux QTLs et d’estimer leur impact sur la robustesse des souches. L’implication des allèles de trois gènes qui montrent une forte interaction avec l’environnement et qui possèdent des effets pléiotropiques liés au métabolisme du SO2 a été prouvée moléculairement. Les résultats obtenus font l’objet d’une discussion générale sur l’utilisation de QTLs pour la sélection de levures plus performantes. / The yeast S. cerevisiae is the only species able to complete the alcoholic fermentation of grape must which is the main step of the wine-making process. Because of the high technological variability found in this species, selection work is carried out with the aim of using efficient yeasts for the industry. These strains show important differences both in their fermentation kinetics and their metabolite yield which affects the wines quality. In addition to these important phenotypic variations, the phenotypic response of yeasts varies considerably and not homogeneously against environmental variations. Understanding the genetic mechanisms that explain these differentiated responses to environmental variations is a non-trivial scientific question. This is of particular importance in oenology, where the winemaking conditions are highly variable (vintages, grape variety, terroirs, oenological practices...). In order to obtain yeasts ensuring the success of the fermentations under a wide range of conditions, we propose here to better understand these mechanisms of interaction Gene x Environment in an oenological context. The identification of genetic locus (Quantitative Trait Loci (QTL)) controlling quantitative characters is made possible by QTL mapping approaches. These approaches require the study of a large progeny in segregation that must be characterized genetically and phenotypically. The establishment of a statistical link between genotype and phenotype allows the localization of QTLs that have an impact on phenotyped characters. During this thesis a phenotyping method that allows us to follow the fermentations of several hundred individuals has been developed. Thanks to it, two progenies genotyped by whole genome sequencing have been phenotyped in different environmental conditions. This lead to the identification of many QTLs and to the estimation of their impact in strain robustness. The implication of the alleles of 3 genes showing a strong interaction with environment and pleiotropic effects linked to the SO2 metabolism has been proved molecularly. The results achieved are discussed in the context of QTL exploitation for the selection of more efficient yeast.

Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont d’une étiologie complexe et elles sont soumises à de nombreux facteurs environnementaux ainsi que génétiques. Malgré les succès obtenus, pendant la dernière décennie, et pour réduire la mortalité CV il est nécessaire l’identification de nouveaux biomarqueurs en utilisant des approches différentes. Cette thèse propose une approche intégrative pour découvrir de nouvelles associations génétiques associés avec les MCV. Nous avons d’abord réuni les résultats existants grâce à des GWAS précédents, puis nous avons recherché la pléiotropie de ces gènes et nous avons dirigé nos efforts vers une possible traduction des résultats obtenus dans l’application clinique. Nous avons détecté les effets pléiotropiques de différent gènes (IL-6R et ABO) avec différents phénotypes lipidiques et inflammatoires. Par ailleurs, nous avons trouvé quelques associations gène-genre intéressantes pour certains gènes étudiés (ABO et GNB3). Concernant l’implémentation clinique des connaissances obtenues par cette thèse, une SNP dans le gène TREM-1, pourrait être utilisé comme un marqueur de risque pour différentes maladies, et nous avons déposé un brevet Européen et nous envisageons de mener des essais cliniques de chez les patients. D’autre part, nous avons détecté une haplotype du gène IL6R qui pourrait être utilisés dans la médecine personnalisée. Nos résultats aident à mieux comprendre comment les gènes étudiés exercent leurs effets au niveau moléculaire, en influant finalement sur l’état des patients souffrant de MCV. Nous espérons que nos résultats vont être pris en compte pour faire progresser la médecine personnalisée / Cardiovascular diseases (CVD) are complex diseases where many environmental and genetic factors are involved. Although the genetic aetiology of the CVD has been extensively investigated the last two decades, alternative approaches are needed in order to keep advancing in the pathophysiology of CVD. In this thesis, we propose an integrative approach to discover new genetic associations potentially involved in CVD. We chose previous GWAS hits and we centred our efforts in studying the pleiotropic and gene-gender interaction effects. Finally, we focused on the implementation of personalized genome-based therapy of the results obtained. New pleiotropic effects were discovered in the IL-6R and ABO genes relating them with different inflammatory and lipid phenotypes. In addition, we studied the gene-gender interaction effects, finding some sex-specific associations in two of the genes studied (ABO and GNB3). Further, we centered our efforts in implementing the results obtained during the thesis at the clinical level. One SNP within the TREM-1 gene was associated with increased levels of its protein and could be used as a predictor or risk biomarker for different diseases. Due to the high potential of this SNP, we applied a European patent and we are planning to start clinical trials in patients. Also, one haplotype in the IL-6R gene could be used in the treatment of personalized medicine. During this thesis, we discovered new gene-phenotype associations involved in CVD and other diseases. Our results help to better understand how the studied genes are exerting their effects at the molecular level. Our results will hopefully be taken into account in future personalized treatments

Les variations du nombre de copies (i.e., VNC, perte ou gain de matériel génétique de plus de 1 kilobase) figurent parmi les facteurs biologiques les plus associés aux troubles neurodéveloppementaux (TNDs), tels que les troubles du spectre autistique (TSAs) ou la psychose précoce. Les variants génétiques classés comme pathogéniques sont identifiés chez environ 20% des enfants avec des symptômes de TSA référés en génétique clinique. Actuellement, seules les VNCs les plus récurrentes (i.e., plusieurs individus non apparentés ont le même variant) ont été associées avec les TSAs et leurs tailles d’effets ont pu être décrites avec précision grâce à des études d'associations (i.e., cas-contrôles). Cependant, la plupart des VNCs identifiées dans les cliniques neurodéveloppementales et génétiques sont ultra-rares. À ma connaissance, aucune méthode n’a été développée afin d’estimer et de prédire de façon précise la contribution de tels variants aux phénotypes cliniques. De ce fait, l’impact de ces variants ultra-rares sur les risques d'avoir des TNDs, comme les TSAs ou la psychose précoce, reste incertain. Une étude récente de mon groupe de recherche a démontré que les tailles d'effet des délétions et duplications à travers le génome sur les capacités cognitives pouvaient être prédites statistiquement avec 78% de précision en utilisant des mesures d'intolérance à la perte de fonction. Le but de cette thèse est de développer des modèles similaires pour définir les tailles d'effet des VNCs à travers le génome sur les risques de TSA et de psychose précoce, ainsi que sur quelques traits cognitifs et comportementaux affectés dans ces troubles. J’ai analysé tous les VNCs ≥ 50 kilobases identifiées via les données de puces de génotypage et de séquençage sur génome entier chez 137 enfants et adolescents avec une psychose précoce (Boston Children’s hospital), 5,540 probands avec des TSAs (Simons Simplex Collection et MSSNG), et 17,471 personnes de la population générale (Lothian birth cohort, Generation Scotland, IMAGEN et Saguenay Youth Study). Les gènes codants totalement compris dans les VNCs ont été annotés avec neufs variables quantitatives, incluant le score d’intolérance à la perte de fonction et d’autres scores fonctionnels et génétiques. Des modèles statistiques incluant ces scores ont été testés afin de sélectionner celui qui explique le mieux l’effet des VNCs à travers le génome sur le risque de TSA et le quotient intellectuel (QI). Le meilleur modèle a été utilisé par la suite pour investiguer les tailles d’effets des VNCs sur d’autres traits cognitifs et comportementaux liés aux TSAs, ainsi que sur le risque de psychose précoce. Le score d’intolérance à la perte de fonction expliquait le mieux les effets des VNCs sur le risque de TSA et la cognition générale. Les modèles incluant ces scores ont démontré que les délétions et les duplications augmentaient les risques de psychose précoce et de TSA, même après ajustement pour le QI. Il n’y avait aucune différence de tailles d’effets des VNCs entre la psychose précoce et le TSA. La fréquence de loci associé précédemment avec des TNDs et des troubles neuropsychiatriques était également similaire entre dans les TSA et la psychose précoce, et le modèle estimait précisément la taille d'effet de la plupart de ces loci sur le risque de TSA en comparaison aux observation empiriques publiées précédemment. Les CNVs à travers le génome mesurés par le score d’intolérance à la perte de fonction diminuaient de façon similaire le QI dans les populations TSA et générale. Les effets des duplications étaient systématiquement plus faibles que les effets des délétions pour chacun de ces phénotypes, ce qui suggère un effet plus pathogénique des délétions. Les délétions et les duplications affectaient différentiellement la communication sociale, les comportements, et la mémoire phonologique, tandis qu'elles affectaient similairement les capacités motrices dans les populations TSA. L'enrichissement similaire des VNCs à travers le génome dans la psychose précoce et le TSA suggère un effet pléiotropique des VNCs dans ces différentes symptomatologies. Le dépistage routinier pour les VNCs doit être accessible dans les soins cliniques standards des jeunes avec une psychose précoce, comme il est recommandé pour les TSAs. Une telle pratique contribue à établir une médecine personnalisée et peut apporter des bénéfices médicaux comme la détection de comorbidités, la prédiction de la progression de la maladie, et faciliter la communication avec les parents à propos de la nature biologique du trouble. Les modèles appliqués dans ce projet, entraînés sur des VNCs incluant plus de 4,500 gènes, suggèrent des propriétés hautement polygéniques du dosage génique dans les TNDs. J’ai estimé que chaque VNC de 1 mégabase, incluant au moins un gène scorant pour l’intolérance à la perte de fonction, augmente le risque de TSA. La combinaison de ces résultats ouvre de nouvelles perspectives dans la compréhension des effets des VNCs à travers le génome sur les TNDs et les traits associés (e.g., QI ou symptômes comportementaux). Ces modèles ont été implémentés dans un outil en ligne qui a pour but d'aider les cliniciens à estimer les tailles d’effet des VNCs identifiés en clinique et à interpréter leur contribution au phénotype du patient. / Copy number variants (CNVs; i.e., loss or gain of genetic material of over 1 kilobase) are robustly associated with neurodevelopmental disorders (NDDs), such as autism spectrum disorder (ASD) and early-onset psychosis (EOP). Genetic variants classified as pathogenic are identified in approximately 20% of children with ASD symptoms referred to genetic clinics. To date, only the most recurrent CNVs (i.e., similar variants across multiple unrelated individuals) were associated with ASD and their effect-sizes were characterized through association studies (i.e., case-controls). However, most of the CNVs routinely identified in neurodevelopmental and genetic clinics are ultra-rare. To my knowledge, no method was developed to accurately estimate and predict the contribution of such variants to clinical phenotypes. Therefore, the impact of these ultra-rare variants on risk for NDDs, such as ASD and EOP, remains undocumented. A recent study from my research group has shown that the effect-size of genome-wide deletions and duplications on cognitive ability can be statistically predicted with an 78% accuracy using measures of loss-of-function (LoF) intolerance. The aim of this thesis was to develop similar models to define the effect-size of genome-wide CNVs on ASD and EOP risk, as well as on several cognitive and behavioral traits altered in these disorders. I analyzed all CNVs ≥ 50 kilobases called from genotyping arrays and whole genome sequencing data from 137 children and adolescents with EOP (Boston Children’s hospital), 5,540 probands with ASD (Simons Simplex Collection and MSSNG), and 17,471 individuals from unselected populations (Lothian birth cohort, Generation Scotland, IMAGEN and Saguenay Youth Study). Coding genes fully encompassed by CNVs were annotated with nine quantitative variables, including the LoF intolerance score and other functional and genetic scores. Statistical models including these scores were tested to select the one that best explained the effects of genome-wide CNVs on ASD risk and IQ. The best model was subsequently used to investigate the effect-size of genome-wide CNVs on cognitive and behavioral domains related to ASD, as well as on EOP risk. The LoF intolerance score best explained the effect-sizes of genome-wide CNVs on ASD-risk and general cognition. Models including such scores demonstrated that deletions or duplications increased risks for EOP and for ASD, even after adjusting for IQ. There was no difference in effect-sizes between EOP and ASD. The frequency of loci previously associated with NDDs or neuropsychiatric disorders was also similar between EOP and ASD, and the model accurately estimated the effect-size of most of these loci on the risk for ASD comparing to previously published empirical observations. Genome-wide CNVs measured by LoF intolerance score also similarly decreased IQ in both ASD and unselected populations. The effect of duplications was smaller than the effect of deletion for all phenotypes investigated, suggesting a higher pathogenicity of deletions. Deletions and duplications were found to differentially affect social communication, behavior, and phonological memory, whereas both equally affected motor skills in the ASD population. The identical enrichment of genome-wide CNVs in EOP and ASD suggests a pleiotropic effect of CNVs in these different symptomatology. Routine screening for CNVs should be made available in the standard clinical care for EOP youth, as is recommended in ASD. Such practice contributes to the establishment of personalized medicine and may bring medical benefits as detecting medical comorbidities, prediction of the disease progression, and facilitating the communication with parents about the biological nature of the disorder. The models applied in this project, trained on CNVs encompassing more than 4,500 genes, suggest highly polygenic properties of gene dosage in NDDs. I estimated that any 1 megabase CNV, encompassing at least one gene scoring for intolerance to LoF, would increase ASD risk. Overall, these results open new avenues for understanding the effect of genome-wide CNVs on NDD risk and related traits (e.g., IQ or behavioral symptoms). These models were implemented in an online tool which aims to help clinicians estimate the effect-size of CNVs identified in the clinic and interpret their contribution to the patient’s phenotype.

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La randomisation mendélienne est une méthode d’instrumentation utilisant des instruments de nature génétique afin d’estimer, via par exemple la régression des moindres carrés en deux étapes, une relation de causalité entre un facteur d’exposition et une réponse lorsque celle-ci est confondue par une ou plusieurs variables de confusion non mesurées. La randomisation mendélienne est en mesure de gérer le biais de confusion à condition que les instruments utilisés soient valides, c’est-à-dire qu’ils respectent trois hypothèses clés. On peut généralement se convaincre que deux des trois hypothèses sont satisfaites alors qu’un phénomène génétique, la pléiotropie, peut parfois rendre la troisième hypothèse invalide. En présence d’invalidité, l’estimation de l’effet causal de l’exposition sur la réponse peut être sévèrement biaisée. Afin d’évaluer la potentielle présence d’invalidité lorsqu’un seul instrument est utilisé, Glymour et al. (2012) ont proposé une méthode qu’on dénomme ici l’approche de la différence simple qui utilise le signe de la différence entre l’estimateur des moindres carrés ordinaires de la réponse sur l’exposition et l’estimateur des moindres carrés en deux étapes calculé à partir de l’instrument pour juger de l’invalidité de l’instrument. Ce mémoire introduit trois méthodes qui s’inspirent de cette approche, mais qui sont applicables à la randomisation mendélienne à instruments multiples. D’abord, on introduit l’approche de la différence globale, une simple généralisation de l’approche de la différence simple au cas des instruments multiples qui a comme objectif de détecter si un ou plusieurs instruments utilisés sont invalides. Ensuite, on introduit les approches des différences individuelles et des différences groupées, deux méthodes qui généralisent les outils de détection de l’invalidité de l’approche de la différence simple afin d’identifier des instruments potentiellement problématiques et proposent une nouvelle estimation de l’effet causal de l’exposition sur la réponse. L’évaluation des méthodes passe par une étude théorique de l’impact de l’invalidité sur la convergence des estimateurs des moindres carrés ordinaires et des moindres carrés en deux étapes et une simulation qui compare la précision des estimateurs résultant des différentes méthodes et leur capacité à détecter l’invalidité des instruments. / Mendelian randomization is an instrumentation method that uses genetic instruments to estimate, via two-stage least squares regression for example, a causal relationship between an exposure and an outcome when the relationship is confounded by one or more unmeasured confounders. Mendelian randomization can handle confounding bias provided that the instruments are valid, i.e., that they meet three key assumptions. While two of the three assumptions can usually be satisfied, the third assumption is often invalidated by a genetic phenomenon called pleiotropy. In the presence of invalid instruments, the estimate of the causal effect of exposure on the outcome may be severely biased. To assess the potential presence of an invalid instrument in single-instrument studies, Glymour et al. (2012) proposed a method, hereinafter referred to as the simple difference approach, which uses the sign of the difference between the ordinary least squares estimator of the outcome on the exposure and the two-stage least squares estimator calculated using the instrument. Based on this approach, we introduce three methods applicable to Mendelian randomization with multiple instruments. The first method is the global difference approach and corresponds to a simple generalization of the simple difference approach to the case of multiple instruments that aims to detect whether one or more instruments are invalid. Next, we introduce the individual differences and the grouped differences approaches, two methods that generalize the simple difference approach to identify potentially invalid instruments and provide new estimates of the causal effect of the exposure on the outcome. The methods are evaluated using a theoretical investigation of the impact that invalid instruments have on the convergence of the ordinary least squares and two-stage least squares estimators as well as with a simulation study that compares the accuracy of the respective estimators and the ability of the corresponding methods to detect invalid instruments.

Introduction La randomisation mendélienne (RM) est une approche de plus en plus populaire dans les études observationnelles qui utilise des variants génétiques (habituellement des polymorphismes mononucléotidiques ou single-nucleotide polymorphisms, SNPs) associés à une exposition (hypothèse 1 ou pertinence) comme instruments pour estimer l’effet causal de cette exposition sur une issue, en assumant l’absence de confusion entre l’instrument et l’issue (hypothèse 2 ou indépendance) et l’absence d’un effet de l’instrument sur l’issue en dehors de l’exposition (hypothèse 3 ou restriction d’exclusion). Cependant, la validité des résultats de la RM est menacée par la pléiotropie, phénomène biologique par lequel un SNP affecte distinctement l’exposition et l’issue, qui est l’une des principales causes de violation de la restriction d’exclusion. Cette thèse examine certains défis méthodologiques pratiques de la RM relatifs à la vérification de la restriction d’exclusion et à la validité des résultats à travers trois principaux objectifs : 1) cartographier comment les chercheurs en RM préviennent, détectent et/ou contrôlent, et discutent des violations potentielles de la restriction d'exclusion dues notamment à la pléiotropie ; 2) évaluer la performance de la méthode basée sur la confusion positive, qui compare les estimés ponctuels de l’effet de l’exposition sur l’issue obtenus par la RM et par la régression conventionnelle, dans la détection des instruments invalides dans plusieurs contextes pratiques d’études de RM ; et 3) examiner l’impact des méthodes courantes de gestion de la médication antihypertensive dans les études de RM modélisant la pression artérielle (PA) sur l'estimation de l’effet causal et la détection des violations potentielles de la restriction d'exclusion. Méthodes Pour l’objectif 1, une revue de littérature de 128 études de RM ayant utilisé au moins un SNP sur le gène FTO (fat mass and obesity-associated) comme instrument de l’indice de masse corporelle (IMC) a été réalisée. La façon dont les auteurs préviennent, évaluent ou contrôlent, et discutent des violations potentielles de la restriction d’exclusion dues notamment à la pléiotropie a été examinée. Pour l’objectif 2, une étude de simulation statistique considérant des contextes d’études de RM utilisant comme instrument un SNP ou un score de risque génétique (genetic risk score, GRS), une issue continue ou binaire, dans des scénarios évaluant l’impact de la taille de l’échantillon et du type de pléiotropie (indirect ou direct), a été réalisée. La performance de la méthode basée sur la confusion positive a été définie comme le pourcentage de jeux de données simulés dans lesquels la méthode détectait des instruments invalides. Pour l’objectif 3, une étude de RM de l’association entre l’IMC et la PA systolique (PAS) a été réalisée. Les méthodes de gestion de la médication antihypertensive examinées étaient : (i) pas de correction, (ii) inclure la médication dans les modèles comme une covariable d’ajustement, (iii) exclure de l’analyse les sujets traités aux antihypertenseurs, (iv) ajouter une valeur constante de 15 mm Hg aux valeurs mesurées de la PAS chez les sujets traités aux antihypertenseurs, et (v) utiliser comme issue un indicateur binaire de l'hypertension. Résultats Il existe une pléthore de méthodes utilisées dans les études de RM dont certaines peuvent être sous-optimales à prévenir, détecter ou contrôler le biais dû à l’inclusion des SNPs pléiotropiques. Les simulations statistiques montrent qu’en RM utilisant un SNP comme instrument, la méthode basée sur la confusion positive est performante à détecter l’invalidité de l’instrument lorsque la pléiotropie est directe plutôt qu’indirecte, indépendamment de l’issue, mais la performance de la méthode s’améliore avec l’augmentation de taille de l’échantillon. En revanche, la méthode est moins performante à détecter l’invalidité lorsque l’instrument est un GRS, mais sa performance augmente avec la proportion des SNPs invalides inclus dans le GRS. Enfin, les estimations de la RM varient énormément selon la stratégie de gestion de la médication antihypertensive choisie, contrairement à la détection des violations de la restriction d’exclusion qui n’en est pas affectée. Conclusion Cette thèse met de l’avant certaines difficultés méthodologiques dans les applications de la RM et l’importance de la triangulation de plusieurs méthodes dans la vérification des hypothèses de RM. Le champ de la RM est en plein essor, et des nouvelles méthodes sont souvent proposées. Il devient important non seulement de les évaluer, mais aussi d’en détailler l’utilisation et les hypothèses sous-jacentes pour une utilisation optimale en complément aux méthodes existantes. / Introduction Mendelian randomization (MR) is an increasingly popular technique in observational studies that uses genetic variants (usually single-nucleotide polymorphisms, SNPs) associated with an exposure (Assumption 1 or relevance) as instruments to estimate the causal effect of that exposure on an outcome, assuming no confounding between the instrument and the outcome (Assumption 2 or independence) and no effect of the instrument on the outcome outside of its association with the exposure (Assumption 3 or exclusion restriction). However, the validity of the MR results is challenged by pleiotropy, the biological phenomenon whereby a SNP distinctly affects the exposure and the outcome, which is one of the leading causes of violation of the exclusion restriction assumption. This thesis examines some practical MR methodological challenges related to the assessment of the exclusion restriction and the validity of MR results through three main objectives: 1) to examine how MR researchers prevent, detect, and/or control for, and discuss potential violations of the exclusion restriction due especially to pleiotropy; 2) to evaluate the performance of the leveraging positive confounding (LPC) method that compares the MR and the conventional point estimates in detecting invalid instruments in several practical MR settings; and 3) to examine the impact of commonly used methods of accounting for antihypertensive medication in MR studies modeling blood pressure (BP) on the estimation of the causal effect and the detection of potential violations of the exclusion restriction. Methods For Objective 1, a literature review of 128 MR studies that used at least one SNP in the fat mass and obesity-associated (FTO) gene as an instrument for body mass index (BMI) was conducted to examined how the authors prevent, detect, or control, and discuss potential violations of the exclusion restriction, especially due to pleiotropy. For Objective 2, a simulation study considering MR analyse settings using single SNP or genetic risk score (GRS) as an instrument, continuous or binary outcome, in scenarios evaluating the impact of sample size and type of pleiotropy (indirect vs. direct) was performed. The performance of the LPC method was assessed as the percentage of simulated datasets in which the LPC method detected invalid instruments. For Objective 3, an MR study of the association between BMI and systolic BP (SBP) was performed. The methods for accounting for antihypertensive medication examined were: (i) no adjustment, (ii) include medication in the models as an adjustment covariate, (iii) exclude from the analysis subjects treated with antihypertensive medication, (iv) add a constant value of 15 mm Hg to the measured values of SBP in subjects using antihypertensive medication, and (v) use as outcome a binary indicator of hypertension. Results There exists a plethora of methods used in MR studies, some of which may be suboptimal for preventing, detecting, or controlling for bias due to the inclusion of pleiotropic SNPs. Statistical simulations show that in MR using single SNP as an instrument, the LPC method performs better at detecting invalidity of the instrument when the pleiotropy is direct than indirect, regardless of the outcome, although the performance of the method improves with increasing sample size. In contrast, the method performs less well in detecting invalidity when the instrument is a GRS, but its performance increases with the proportion of invalid SNPs included in the GRS. Finally, MR estimates change greatly depending on the chosen strategy of accounting for antihypertensive medication in contrast to the detection of exclusion restriction violations which is not impacted. Conclusion This present thesis highlights some of the methodological challenges in MR applications and the importance of triangulating multiple methods when assessing the MR assumptions. The MR field is booming, and new methods are often proposed. Therefore, it is important to evaluate these methods as well as to detail their application and underlying assumptions for optimal use as a complement to existing methods.

Les recherches menées pour comprendre les troubles du spectre autistique (TSA) et la schizophrénie (SZ) ont communément utilisé une approche dite descendante, partant du diagnostic clinique pour investiguer des phénotypes intermédiaires cérébraux ainsi que des variations génétiques associées. Des études transdiagnostiques récentes ont remis en question ces frontières nosologiques, et suggèrent des mécanismes étiologiques imbriqués. L’approche montante propose de composer des groupes de porteurs d’un même variant génétique afin d’investiguer leur contribution aux conditions neuropsychiatriques (NPs) associées. Les variations du nombre de copies (CNV, perte ou gain d’un fragment d’ADN) figurent parmi les facteurs biologiques les plus associés aux NPs, et sont dès lors des candidats particulièrement appropriés. Les CNVs induisant un risque pour des conditions similaires, nous posons l’hypothèse que des classes entières de CNVs convergent sur des dimensions d’altérations cérébrales qui contribuent aux NPs. L’imagerie fonctionnelle au repos (rs-fMRI) s’est révélée un outil prometteur en psychiatrie, mais presqu’aucune étude n’a été menée pour comprendre l’impact des CNVs sur la connectivité fonctionnelle cérébrale (FC). Nos objectifs étaient de: 1) Caractériser l’effet des CNVs sur la FC; 2) Rechercher la présence des motifs conférés par ces signatures biologiques dans des conditions idiopathiques; 3) Tester si la suppression de gènes intolérants à l’haploinsuffisance réorganise la FC de manière indépendante à leur localisation dans le génome. Nous avons agrégé des données de rs-fMRI chez: 502 porteurs de 8 CNVs associées aux NPs (CNVs-NP), de 4 CNVs sans association établie, ainsi que de porteurs de CNVs-NPs éparses; 756 sujets ayant un diagnostic de TSA, de SZ, ou de trouble déficitaire de l’attention/hyperactivité (TDAH), et 5377 contrôles. Les analyses du connectome entier ont montré un effet de dosage génique positif pour les CNVs 22q11.2 et 1q21.1, et négatif pour le 16p11.2. La taille de l’effet des CNVs sur la FC était corrélée au niveau de risque psychiatrique conféré par le CNV. En accord avec leurs effets sur la cognition, l’effet des délétions sur la FC était plus élevé que celui des duplications. Nous avons identifié des similarités entre les motifs cérébraux conférés par les CNVs-NP, et l’architecture fonctionnelle des individus avec NPs. Le niveau de similarité était associé à la sévérité du CNV, et était plus fort avec la SZ et les TSA qu’avec les TDAH. La comparaison des motifs conférés par les délétions les plus sévères (16p11.2, 22q11.2) à l’échelle fonctionnelle, et d’expression génique, nous a confirmé l’existence présumée de relation entre les mutations elles-mêmes. À l’aide d’une mesure d’intolérance aux mutations (pLI), nous avons pu inclure tous les porteurs de CNVs disponibles, et ainsi identifier un profil d’haploinsuffisance impliquant le thalamus, le cortex antérieur cingulaire, et le réseau somato-moteur, associé à une diminution de mesure d’intelligence générale. Enfin, une analyse d’exploration factorielle nous a permis de confirmer la contribution de ces régions cérébrales à 3 composantes latentes partagées entre les CNVs et les NPs. Nos résultats ouvrent de nouvelles perspectives dans la compréhension des mécanismes polygéniques à l’oeuvre dans les maladies mentales, ainsi que des effets pléiotropiques des CNVs. / Research on Autism Spectrum Disorder (ASD) and schizophrenia (SZ) has mainly adopted a ‘top-down’ approach, starting from psychiatric diagnosis, and moving to intermediate brain phenotypes and underlying genetic factors. Recent cross-disorder studies have raised questions about diagnostic boundaries and pleiotropic mechanisms. By contrast, the recruitment of groups based on the presence of a genetic risk factor allows for the investigation of molecular pathways related to a particular risk for neuropsychiatric conditions (NPs). Copy number variants (CNVs, loss or gain of a DNA segment), which confer high risk for NPs are natural candidates to conduct such bottom-up approaches. Because CNVs have a similar range of adverse effects on NPs, we hypothesized that entire classes of CNVs may converge upon shared connectivity dimensions contributing to mental illness. Resting-state functional MRI (rs-fMRI) studies have provided critical insight into the architecture of brain networks involved in NPs, but so far only a few studies have investigated networks modulated by CNVs. We aimed at 1) Delineating the effects of neuropsychiatric variants on functional connectivity (FC), 2) Investigating whether the alterations associated with CNVs are also found among idiopathic psychiatric populations, 3) Testing whether deletions reorganize FC along general dimensions, irrespective of their localization in the genome. We gathered rsfMRI data on 502 carriers of eight NP-CNVs (high-risk), four CNVs without prior association to NPs as well as carriers of eight scarcer NP-CNVs. We also analyzed 756 subjects with idiopathic ASD, SZ, and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), and 5,377 controls. Connectome-wide analyses showed a positive gene dosage effect for the 22q11.2 and 1q21.1 CNVs, and a negative association for the 16p11.2 CNV. The effect size of CNVs on relative FC (mean-connectivity adjusted) was correlated with the known level of NP-risk conferred by CNVs. Consistent with results on cognition, we also reported that deletions had a larger effect size on FC than duplications. We identified similarities between high-risk CNV profiles and the connectivity architecture of individuals with NPs. The level of similarity was associated with mutation severity and was strongest in SZ, followed by ASD, and ADHD. The similarity was driven by the thalamus, and the posterior cingulate cortex, previously identified as hubs in transdiagnostic psychiatric studies. These results raised questions about shared mechanisms across CNVs. By comparing deletions at the 16p11.2 and 22q11.2 loci, we identified similarities at the connectivity, and at the gene expression level. We extended this work by pooling all deletions available for analysis. We asked if connectivity alterations were associated with the severity of deletions scored using pLI, a measure of intolerance to haploinsufficiency. The haploinsufficiency profile involved the thalamus, anterior cingulate cortex, and somatomotor network and was correlated with lower general intelligence and higher autism severity scores in 3 unselected and disease cohorts. An exploratory factor analysis confirmed the contribution of these regions to three latent components shared across CNVs and NPs. Our results open new avenues for understanding polygenicity in psychiatric conditions, and the pleiotropic effect of CNVs on cognition and on risk for neuropsychiatric disorders.