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tests de signification du GWAS (~ 10“⁸, correspond au seuil de Bonferroni pour un seuil 5%). Ainsi, une grandę partie de 1’heritabilite de la taille est probablement due a des variantes ayant des effets trop faibles pour etre detectes.

Plusieurs auteurs s’accordent desormais sur le fait que de multiples variantes com-munes ayant un faible effet contribuent dans 1’architecture des maladies complexes. L’approche PCH de Klei (Klei et a/., 2008) peut s’averer peu puissant pour detecter des variantes genetiąues a faibles effets etant donnę que 1’approche est basśe sur une analyse individuelle des marqueurs. Pour acceder a 1’ensemble de la variabilite des variantes genetiques et maximiser ainsi Pinformation apportee par les marqueurs, nous proposons une extension de 1’approche de Klei qui reduit les caracteres corre-les en un seul caractere avec un maximum d’heritabilitć et qui permet d’analyser, contrairement au modele de Klei, plusieurs marqueurs conjointement.

L’utilisation d’un modele multi-marqueurs dans 1’approche de PCH peut optimiser la variabiiite genetique et augmenter par consśquent la puissance de detection d’un locus de caracteres quantitatifs (notę LCQ) et la precision de sa localisation; c’est notre hypothese de depart basee sur les resultats de Yang et al. (2010).

3.1 Analyse en composantes principales d’heritabilite avec plusieurs variantes genetiąues

L’idee de Tanalyse en composantes principales d’heritabilite generalisee (notee PCH_g) est de projeter les phenotypes d’un espace de grandę dimension a un espace de petite dimension, tout en tenant compte de 1’association entre les phónotypes et plusieurs SNPs simultanement. Cette approche est consideree comme une extension de celle definie par Klei (eq 2.4), en analysant plusieurs SNPs a la fois. Ainsi, pour un phe-notype donnę j_} Y^, le modele pour un individu i peut s’ścrire de la faęon suivante :