Méthodes Statistiques pour l'Analyse de Données Génétiques d'Association à Grande Echelle

摘要: Les avancees en Biologie Moleculaire ont accelere le developpement de techniques genotypage haut-debit et ainsi permis lancement des premieres etudes genetiques d'association a grande echelle. La dimension la complexite donnees issues ce nouveau type d'etude posent aujourd'hui nouvelles perspectives statistiques informatiques necessaires leur analyse, constituant principal axe recherche cette these. Apres une description introductive principales problematiques liees aux echelle, nous abordons plus particulierement les approches simple-marqueur avec etude puissance principaux tests d'association, que combinaisons. Nous considerons ensuite l'utilisation d'approches multi-marqueurs d'une methode d'analyse fondee partir statistique du Score Local. Celle-ci permet d'identifier associations regions genomiques completes, non marqueurs pris individuellement. Il s'agit simple, rapide flexible pour laquelle evaluons performances sur echelle simulees reelles. Enfin travail traite egalement probleme test-multiple, lie nombre realiser lors l'analyse ou haut-debit. proposons Local prend compte probleme. evoquons par ailleurs l'estimation False Discovery Rate travers un simple modele melange gaussien. L'ensemble methodes decrites dans manuscrit ete implementees trois logiciels disponibles site laboratoire Statistique Genome : fueatest, LHiSA kerfdr.