LogoLogo

Carré, Clément. Prédiction génétique des caractères complexes

Carré, Clément (2014). Prédiction génétique des caractères complexes.

[img]
Preview
PDF - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
2462Kb

Résumé en francais

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.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Gamboa, Fabrice
Manfredi, Eduardo
Ecole doctorale:Sciences écologiques, vétérinaires, agronomiques et bioingénieries (SEVAB)
laboratoire/Unité de recherche :Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE), UMR1388
Mots-clés libres :Génétique animale - Caractères complexes - Apprentissage statistique - Probabilité et statistique
Sujets :Sciences du vivant
Déposé le :14 Mar 2016 13:13