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INTRODUCTION

La susceptibilite individuelle aux maladies complexes, telles que le diabete de type 1 et 2, rhypertension arterielle, 1’asthine, certains cancers et la schizophrenie a une forte composante hereditaire. Les dernieres avancees technologiąues par rapport au seąuenęage du genome humain offrent la promesse de comprendre le mecanisme mo leculaire de telles maladies et de fournir de nouvelles cibles therapeutiąues. Toutefois, ces efforts sont generalement entraves par le fait que ces nombreuses maladies com-plexes sont etiologiquement heterogenes. Les caracteres principaux utilises dans les etudes d’association genetique sont generalement les resultats de nombreux genes differents qui interagissent les uns avec les autres et avec des facteurs environnemen-taux. Les chercheurs, dans le cadre des maladies genetiques complexes, collectent le plus grand nombre possible de donnees, et se retrouvent a la fin avec une base de donnees de dimension N x q ou N se compte en milliers et q se compte en millions. Cette richesse de 1’information n’est pas facile a manipuler, d’ou la necessite d’utiliser des algorithmes de reduction de dimension tels que 1’analyse en composantes prin-cipales (ACP). L^lgorithme d’analyse en composantes principales dans les etudes d’association genetique n’a cependant pas apporte d’amelioration dans la decouverte de nouvelles variantes genetiques (c’est-a-dire facteurs genetiques). Klei et al. (2008) proposent une approche alternative a l’ACP, qu’ils nomment analyse en composantes principales d’heritabilite. Contrairement a l’ACP, le principe de Papproche de Klei est de reduire les caracteres a un seul caractere qui a une heritabilite plus elevee que toute autre combinaison lineaire des caracteres. L’heritabilite est definie comme la