Méthodes statistiques d'analyse des données d'allélotypage en présence d'homozygotes Statistical methods for allelotyping data in presence of homozygotes polymerase chain reaction partial least squares Bayes allélotypage microsatellites polymerase chain reaction partial least squares Bayes allelotyping microsatellites 572.8 Biométrie Thèses et écrits académiques Variabilité génétique Thèses et écrits académiques Série allélique Thèses et écrits académiques Statistique bayésienne Thèses et écrits académiques Réaction en chaîne de la polymérase Thèses et écrits académiques Les donnéees d'allélotypage contiennent des mesures réealisées par Polymerase Chain Reaction sur une série de microsatellites de l'ADN a n de déterminer l'existence d'un déséquilibre allélique pour ces microsatellites. D'un point de vue statistique, ces données sont caractérisées par un nombre important de données manquantes (en cas d'homozygotie du microsatellite), par des matrices carrées ou comportant plus de variables que de sujets, des variables biniomiales, des effectifs parfois faibles et éventuellement de la colinéarité.Les méthodes statistiques fréquentistes ont un nombre important de limites qui font choisir un cadre bayésien pour analyser ces données. En analyse univariée, l'intérêt du facteur de Bayes est exploré et différentes variantes selon l'absence ou la présence de données manquantes sont comparées. Différents types d'imputations multiples sont ensuite étudiés. Des mod eles de type méta-analyses sont également évalués. En analyse multivariéee, un mod ele de type Partial Least Square est développé. Le mod ele est appliqué sous une forme de mod ele linéaire généralisé (régression logistique) et combiné avec l'algorithme Non Iterative Partial Least Squares, ce qui permet de gérer simultanément toutes les limites propres aux données d'alléotypage. Les propriétés de ce mod ele sont explorées. Il est ensuite appliqué a des données d'allélotypage portant sur 33 microsatellites de 104 patients porteurs d'un cancer du colon pour prédire le stade Astler-Coller de la tumeur. Un mod ele avec toutes les interactions possibles entre couples de microsatellites est également réaliseé. Allelotyping data contain measures done using Polymerase Chain Reaction on a batch of DNA microsatellites in order to ascertain the presence or not of an allelic imbalance for this microsatellites. From a statistical point of view, those data are characterised by a high number of missing data (in case of homozygous microsatellite), square or °at matrices, binomial data, sample sizes which may be small with respect to the number of variables and possibly some colinearity. Frequentist statistical methods have a number of shortcomings who led us to choose a bayesian framework to analyse these data. For univariate analyses, the Bayes factor is explored and several variants according to the presence or absence of missing data are compared. Di®erent multiple imputations types are then studied. Meta-analysis models are also assessed. For multivariate analyses, a Partial Least Square model is developed. The model is applied under a generalised linear model (logistic regression) and combined with a Non Iterative Partial Least Squares algorithm which 3 makes it possible to manage simultaneously all the limits of allelotyping data. Properties of this model are explored. It is then applied on allelotyping data on 33 microsatellites of 104 patients who have colon cancer to predict the tumor Astler-Coller stage. A model with all possible microsatellites pairs interactions is also run. Electronic Thesis or Dissertation Text fr France PDF 1 : NaN Ko https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2007/MEYER_Nicolas_2007.pdf Université de Strasbourg Strasbourg editeur_1 Université de Strasbourg Meyer Nicolas 1968-01-01 FR 125099193 http://www.theses.fr/2007STR13049 2007STR13049 2007-06-22 Sciences médicales Université Louis Pasteur (Strasbourg) thesis.degree.grantor_1 026404540 Doctorat Docteur es non oui Meyer Pierre intervenant_1 07502697X École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) ecoleDoctorale_1 ED414 156502844 ddc:570 Meyer Pierre Université Louis Pasteur (Strasbourg) École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)