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On rappelle que 1’approche PCH de Klei est susceptible a 1’inflation de 1’erreur du type 1 parce que les memes donnees sont utilisees deux fois, une fois pour maximiser 1’hćritabilitć estimee (le PCH) et une deuxieme fois pour tester 1’association entre le PCH et le SNP. On utilise les tests de permutation decrits en section 3.2 pour cor-riger cette inflation, et pour contróler le seuil global du test, on utilise la correction de Bonferroni.

L’approche PCH_g

L’approche PCH_g que nous avons dśveloppee est susceptible comme celle de Klei a l’inflation de 1’erreur de type 1 parce que les memes donnees sont utilisees deux fois, une fois pour maximiser 1’heritabilite estimee et une deuxieme fois pour tester l’association entre le PCH et les SNPs. On utilise les tests de permutation decrits en section 3.2 pour corriger cette inflation. L’approche PCH_g a l’avantage, a Tinverse des deux methodes precedentes, de ne pas avoir le probl&me de tests multiples, alors on n’aura pas besoin d’utiliser la correction Bonferroni pour corriger le seuil global du test.

4.2 Resultats

4.2.1 Comparaison de Papproche PCH de Klei versus analyse uni-variee

Nous prśsentons ici les resultats des simulations effectuees eri utilisant 1’approche de Klei et 1’analyse univariee pour dix SNPs generes selon le modele decrit en 4.1.1 et en fbcant le niveau de correlation entre les SNPs a 0.2. On se contente pour illustrer les deux approches precedentes de montrer les rósultats pour deux SNPs selectionnes, le SNP7 et 9. Le resultat de 1’application de deux approches sous Thypoth&se nulle est