Thèse soutenue

Cartographie de gènes à caractères quantitatifs par déséquilibre de liaison
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Auteur / Autrice : Simon Boitard
Direction : Jean-Marc AzaïsBrigitte Mangin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées. Statistiques
Date : Soutenance en 2006
Etablissement(s) : Toulouse 3

Résumé

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Les méthodes de cartographie génétique sont des méthodes statistiques qui permettent, pour un caractère donné, d'identifier les zones du génome qui sont impliquées dans l'expression de ce caractère. Le but de ma thèse est de développer de telles méthodes et d'analyser leurs performances dans le cas de caractères qui prennent des valeurs continues. Les méthodes que je propose sont basées sur la notion de déséquilibre de liaison, c'est à dire sur l'étude des corrélations entre les phénotypes et les génotypes d' individus observés issus d'une même population. La première partie de mes travaux concerne le développement d'un algorithme numérique permettant de calculer de manière approchée la densité de transition des fréquences d'haplotypes sous un modèle de diffusion à deux loci bialléliques avec recombinaison. C'est un problème classique de génétique des populations, dont la solution exacte n'est pas connue. Je montre également que cette méthode numérique peut être utilisée pour calculer la vraisemblance de la position d'un gène, et la compare à d'autres approches classiques. Dans une deuxième partie, je présente une méthode de cartographie de QTL par maximum de vraisemblance. Le calcul de la vraisemblance est basé sur une approximation d'ordre 1 et sur l'espérance des fréquences d'haplotypes sous un modèle de Wright-Fisher à 3 loci avec recombinaison, dont je dérive une expression approchée. Des résultats de simulation montrent le bon comportement de cette méthode par rapport aux méthodes existantes. Enfin, dans la troisième partie, je m'intéresse au problème de la détection de QTL dans le cas de populations structurées. On sait que cette structure est un désavantage pour la détection de QTL, et des tests spéciaux ont été développés dans ce contexte. Je m'intéresse plus particulièrement aux propriétés de l'un d'entre eux, le Transmission Desequilibrium Test (TDT). J'étudie la loi asymptotique de ce test dans un modèle de population structurée et en déduis des résultats concernant son erreur de première espèce et sa puissance.