Prédiction génétique des caractères complexes

par Clément Carré

Thèse de doctorat en Pathologie, toxicologie, génétique et nutrition

Sous la direction de Fabrice Gamboa et de Eduardo Manfredi.

Soutenue en 2014

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est le développement des approches statistiques pour la prédiction génétique de caractères complexes. Quatre approches adaptées à différentes situations génétiques, sont développées. En situation d'additivité, un modèle linéaire qui combine les données de transmission génétique avec des marqueurs SNP se révèle utile quand les SNP ne capturent pas l'ensemble des effets génétiques influençant le caractère. En situation des effets génétiques non-linéaires, une méthode de régression à noyaux (Nadaraya-Watson) produit des prédictions plus précises que celles données par la méthode standard (BLUP). Après cette comparaison entre méthodes paramétriques et non paramétriques, il est utile de les faire coopérer entre eux : une méthode d'agrégation statistique s'est révélée efficiente et robuste pour le mélange de prédicteurs. Enfin, un algorithme original de projections aléatoires de modèles linéaires permet de retrouver rapidement les paramètres du modèle, dans le cas où celui-ci est parcimonieux.

  • Titre traduit

    Genetic prediction of complex traits


  • Résumé

    The objective of this thesis is the development of statistical approaches for genetic prediction of complex traits. Four approaches are developed, adapted to different genetic contexts. Under additivity, a linear model combining transmission and SNP marker data is useful when the SNP do not capture all genetic effects influencing the trait. Under nonlinear genetic effects, a kernel regression method (Nadaraya-Watson) yields more precise predictions than the standard method (BLUP). After the comparison of parametric vs. Nonparametric methods, we propose to combine methods : a statistical aggregation method is efficient and robust to mix several predictors. Finally, an original algorithm of random projections of linear models allows rapid recovery of parsimonious model parameters.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (134 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 101-107

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2014 TOU3 0325
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