Des études d’association à l’échelle du génome (GWAS) ont permis l’identification de milliers de régions du génome comportant des variants génétiques associés à des traits et qui peuvent être à l’origine de certaines maladies complexes. Cependant faire des tests biologiques pour tous les variants génétiques découverts à l’aide de GWAS est pratiquement impossible. Ainsi, les études de cartographie-fine visent à déterminer un ensemble cible de variants génétiques susceptibles d’être associés à un trait d’intérêt. Les principales difficultés pour les méthodes statistiques pour la cartographie-fine sont la présence de milliers de variants génétiques pour seulement une centaine d’individus et la présence d’une forte structure de corrélation, ou déséquilibre de liaison (LD) entre les variants génétiques. Il existe de nombreuses contributions dans les études de cartographie-fine notamment CAVIAR [19], CAVIAR-Gene [30], PAINTOR [28], fastPAINTOR [27] etc. Ces études se basent sur des méthodes statistiques de sélection d’un ensemble crédible de variants génétiques pour aider à prioriser les variants et à discerner les conséquences fonctionnelles du risque de maladies des variants sélectionnés. Dans ce mémoire, nous proposons un nouveau cadre statistique avec une procédure de sélection de variants génétiques (SNPs). Nous utilisons une méthode conditionnelle ou bayésienne pour identifier les SNPs susceptibles d’être causaux. Ainsi la statistique d’association d’un SNP est réécrite et sa loi asymptotique est déterminée. Notre procédure de sélection est itérative et grâce à une loi a priori, elle calcule les probabilités a posteriori pour qu’un SNP soit significatif pour le trait d’intérêt. À chaque étape les statistiques d’association des SNPs sont calculées et le SNP avec la plus forte probabilité a posteriori est choisi. Dans nos simulations, nous montrons que la correction sur la loi asymptotique de la statistique d’association apporte une amélioration significative dans la sélection des SNPs qui ont un lien avec le trait d’intérêt
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/67891 |
| Date | 02 February 2024 |
| Creators | Accrachi, El Hadji Ousseynou |
| Contributors | Lakhal Chaieb, M'Hamed Lajmi, Charest, Anne-Sophie |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (vi, 55 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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