2016-Analyse des données de séquençage génomique dans les familles

Analyse des données de séquençage génomique dans les familles 
Responsable et présidente: Jinko Graham (Simon Fraser University) 
[PDF]
M'HAMED LAJMI LAKHAL CHAIEB, Université Laval
Tests d'association d'ensembles de SNPs pour des réponses de survie en présence de corrélation intra-familiale  [PDF]
 
Dans cet exposé, nous proposons un test d'association d'ensembles de SNP pour des phénotypes censurés en présence de données familiales. Le test proposé est valide pour les variants courants et rares. Un modèle des risques proportionnels de Cox est spécifié pour la distribution marginale du trait, et la dépendance familiale est modélisée par une copule gaussienne. Les valeurs censurées sont traitées comme des données partiellement manquantes, et une procédure d'imputation multiple est proposée afin de calculer des statistiques de tests. La valeur P est déduite de façon analytique. Les propriétés empiriques de la méthode proposée sont évaluées et comparées par des simulations avec des méthodes concurrentes existantes. Nous illustrons l'utilisation de cette méthode par un jeu de données sur le cancer du sein provenant du Consortium of Investigators of Modifiers of BRCA1 and BRCA2. 
 
MARIE-HÉLÈNE ROY-GAGNON, University of Ottawa
Comparaison de méthodes statistiques pour l'identification de facteurs de risque génétiques dans des devis d'études familiales longitudinales [PDF]
 
Les phénotypes mesurés une seule fois ne capturent pas les mécanismes de maladies génétiques variant dans le temps. Les études longitudinales peuvent aider à comprendre ces maladies complexes, mais requièrent des méthodes d'analyses spécialisées, surtout les études familiales incluant plusieurs sources de corrélation. À l'aide de simulations, nous avons comparé des méthodes d'analyse d'association génétique pour des données longitudinales de jumeaux basées sur l'étude des jumeaux nouveau-nés du Québec, incluant des méthodes d'analyse familiale de mesures phénotypes résumées à travers le temps, longitudinale simplifiant la corrélation familiale, et familiale bayésienne simplifiant la corrélation temporelle. Toutes les méthodes donnent des estimés d'effets génétiques proches des valeurs simulées avec puissance comparable. Ainsi, les méthodes simples pourraient être adéquates, mais interprétables plus difficilement. 
 
JIANPING SUN, McGill
Test d'association à plusieurs variables pour variantes rares contrôlées pour parenté familiale et cryptique  [PDF]
 
Puisque les variantes génétiques rares de causalité sont souvent enrichies dans les familles ayant plusieurs individus affectés, les plans d'étude basés sur la famille reviennent en vogue pour étudier les variantes génétiques rares. Récemment, nous avons développé une approche pour l'analyse des phénotypes multivariés et des variantes rares dans les familles en combinant les statistiques de test univarié pour chaque trait. Cependant, il est habituellement impossible de dériver la loi de la combinaison optimale en raison de la structure complexe de la covariance inconnue parmi ces statistiques de test univarié. Par conséquent, nous proposons deux approches différentes par l'utilisation soit d'un modèle de copules ou d'une méthode de perturbation pour approximer la loi des statistiques de test combiné. Dans cet exposé, nous présenterons ce travail ainsi que des simulations pour décrire la performance de ces deux options.