Analyse des caractères complexes dans les familles et populations
Président : Jinko Graham
Responsable : Jinko Graham
Commanditaires : Groupe de biostatistique
[lundi le 12 juin, 10h20-11h50]
10h20-10h50
J. Concepcion Loredo-Osti (Memorial University of Newfoundland)
Analyse longitudinale de traits multivariés (discrets ou continus) avec des temps de mesure irréguliers
Il existe des méthodes bien connues pour analyser des variables continues longitudinales dont les mesures sont prises régulièrement dans le temps. Certaines d'entre elles (notamment les modèles mixtes) ont été adaptées pour convenir aux traits quantitatifs. Le problème est toutefois loin d'être réglé. La modélisation et l'analyse de traits multivariés longitudinaux continus ou discrets pose différents défis lorsqu'il est question d'accommoder la structure de la famille et l'irrégularité des temps de mesure. Cet exposé présente ces défis et propose différentes façons d'aborder ces problèmes.
10h50-11h20
Kelly M. Burkett (University of Ottawa)
Approche arborescente ancestrale pour détecter les variants rares et communs
Afin de détecter les variants génétiques associés à une maladie ou à un caractère, il est utile de considérer les arbres ancestraux qui ont donné lieu à la variabilité génétique des échantillons. Pour les variants génétiques rares et communs qui influencent les maladies ou certaines caractéristiques, nous nous attendons à voir des haplotypes qui se regroupent chez des individus qui ont des valeurs de maladie ou de caractéristique semblables, dans un arbre ancestral correspondant à la localisation génomique du variant. Dans cet exposé, nous décrivons comment les statistiques arborescentes peuvent être utilisées pour détecter les variants génétiques rares et communs avec des variables dépendantes soit continues ou dichotomiques. Nous montrons l’efficacité de ces statistiques avec des données simulées qui ont des structures arborescentes connues et manquantes. Nous comparons les résultats à ceux qui ont été obtenus avec des approches conventionnelles afin de détecter une association génétique. Enfin, nous présentons également l’application de la méthode arborescente sur des données réelles.
11h20-11h50
Fabrice Larribe (Université du Québec à Montréal)
Cartographie de traits complexes, de variants rares et d’interaction par le processus de coalescence avec recombinaison
Les données génétiques de population sont le résultat de l’évolution des chromosomes sur cette population; il est alors apparu naturel de tenter d’analyser ces données en modélisant l’histoire inconnue de cette population. En combinant une approche fondée sur le processus de coalescence avec recombinaison et de l’échantillonnage préférentiel, on montre comment ce processus stochastique peut être utilisé pour cartographier des gènes influençant une maladie. Nous traitons des questions liées aux maladies complexes, que cette complexité soit due à de la pénétrance incomplète et de la phénocopie, à de multiples variants rares, ou à une interaction entre gènes. Nous montrons les progrès réalisés pour construire de telles histoires et exposons les défis restant à résoudre.