• Français
    • English
  • Français 
    • Français
    • English
  • Se connecter
Visualiser le document 
  •   Accueil de Savoirs UdeS
  • Sciences
  • Sciences – Mémoires
  • Visualiser le document
  •   Accueil de Savoirs UdeS
  • Sciences
  • Sciences – Mémoires
  • Visualiser le document
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Parcourir

Tout Savoirs UdeSDomaines et collectionsDates de publicationAuteursTitresSujetsDirecteursCette collectionDates de publicationAuteursTitresSujetsDirecteurs

Mon compte

Se connecter

Statistiques

Voir les statistiques d'utilisation

Le modèle linéaire à effets mixtes pour analyser des données génétiques provenant de familles

Thumbnail
Visualiser/Ouvrir
Document principal (1.232Mb)
Date de publication
2015
Auteur(s)
Allard, Catherine
Sujet(s)
Modèle linéaire à effets mixtes
 
Génétique
 
Biostatistique
 
Tension artérielle
 
Généalogie
Afficher la notice détaillée
Résumé
Nous désirons savoir quelles sont les variations génétiques qui sont associées à une tension artérielle élevée. Pour ce faire, nous avons des données provenant de plusieurs familles, c’est-à-dire qu’il y a des personnes de la même famille qui se retrouvent dans cet échantillon. Dans cette base de données, il y a de l’information sur quelques caractéristiques démographique (âge, sexe, fumeur/non fumeur), il y a aussi la pression diastolique et systolique ainsi qu’un grand nombre de variations génétiques distribuées sur tout le génome. Pour pouvoir analyser des observations qui ne sont pas indépendantes, nous devons utiliser un modèle qui diffère un peu de la régression classique. En effet, nous ne pouvons pas utiliser la régression classique, car notre échantillon ne respecte pas toutes les hypothèses du modèle. Le modèle que nous allons utiliser prend en compte la covariance entre les individus de même famille. Nous allons donc présenter la théorie du modèle linéaire à effets mixtes simple ainsi que sa généralisation pour des données génétiques provenant de familles. Nous allons terminer par une application de ce modèle généralisé à notre base de données sur la tension artérielle pour déterminer quelles parties du génome (quelles variations génétiques) expliquent le mieux la tension artérielle de cet échantillon.
URI
http://hdl.handle.net/11143/6753
Collection
  • Moissonnage BAC [3168]
  • Sciences – Mémoires [1602]

DSpace software [version 5.4 XMLUI], copyright © 2002-2015  DuraSpace
Communiquer avec nous | Envoyer des commentaires
 

 


DSpace software [version 5.4 XMLUI], copyright © 2002-2015  DuraSpace
Communiquer avec nous | Envoyer des commentaires