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Résumé de la communication
Nous proposons d'adapter une méthode de cartographie génétique fine MapArg à la cartographie de caractères polygéniques. MapArg utilise un ensemble de séquences génétiques (de cas et de contrôles) pour lesquels sont disponibles un ensemble de marqueurs génétique. À l’aide d'un processus stochastique à temps continu, appelé graphe de recombinaison ancestral (ARG) et d’une méthode d’échantillonnage pondérée (“importance sampling”), il est possible de construire des généalogies et d’évaluer la vraisemblance de la position d'une mutation causant une maladie en simulant des milliers, voir des millions, de graphes. Jusqu’à maintenant, MapArg suppose que le caractère est influencé par un seul gène, et que la maladie est récessive et rare. Nous nous intéressons à adapter cette méthode de cartographie au cas où la maladie est causée par plusieurs mutations dans la même région génétique. Après avoir présenté les défis statistiques et informatiques que pose cette adaptation, nous nous intéressons au cas particulier de deux gènes: nous supposons qu’une personne est malade si elle possède deux fois l’allèle mutant aux deux gènes. Nous montrons comment estimer une surface de vraisemblance dans ce contexte, et nous comparons cette approche avec les approches statistiques couramment utilisées, comme des méthodes d'association.
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