Séance Séminaire

Soutenances de thèses

Estimation de l'apparentement génétique par maximum de vraisemblance composite avec prise en compte de covariables

Directeur de thèse : A. Gannoun
Jury :
Brigitte MANGIN, DR INRA
Sophie GERBER, CR INRA
Bacro JEAN-NOëL Pr Université Montpellier II
Olivier HARDY, DR Université Libre de Bruxelles
Ali GANNOUN, Pr CNAM
Frédéric MORTIER, Chercheur CIRAD

Résumé : La connaissance de l'apparentement génétique entre individus permet d'estimer l'héritabilité des caractères d'intérêt. La possibilité d'estimer l'héritabilité en milieu naturel suscite un intérêt croissant pour l'amélioration génétique des populations. Mais en milieu naturel, le pedigree n'est pas connu. L'utilisation des marqueurs moléculaires permet d'estimer l'apparentement puis d'estimer l'héritabilité. Néanmoins, les approches classiques ne permettent pas d'introduire une information exogène comme l'information spatiale. Or, nous pouvons supposer que deux individus proches géographiquement sont proches génétiquement. L'objectif de ce travail est de développer des modèles statistiques pour l'estimation de l'apparentement et de l'héritabilité à l'aide des marqueurs moléculaires en prenant en compte l'information spatiale. Premièrement, nous construisons un modèle spatial hiérarchique bayésien de l'apparentement. Comme la vraisemblance des observations, modes d'identité par état entre génotypes, est complexe, le modèle statistique pour l'apparentement considéré est celui de la vraisemblance composite. Le lien entre le mode d'identité par descendance et la distance spatiale se fait par l'intermédiaire d'un GLM probit ordinal. Deuxièmement, nous proposons une modélisation simultanée de l'apparentement et de l'héritabilité. Dans la troisième partie, nous proposons différents algorithmes MCMC pour l'inférence des paramètres des modèles. Finalement, l'intérêt du modèle spatial pour l'apparentement est illustré par une application à des données sur le karité (Vitellaria paradoxa).