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NATHALIESAVARD
2005c
°NathalieSavard,2005
°erlaproportiond'erreursdetypeI.
Abstract
portionoftypeIerrors.Avant-propos
tous.Tabledesmatiµeres
iiAbstractiii
Avant-Proposiv
Tabledesmatiµeresv
Listedestableauxvi
Tabledes¯guresvii
INTRODUCTION1
vi 23CHAPITREIII.SIMULATIONSDEPEDIGREES43
CHAPITREV.UNEFONCTIONDISCRIMINANTE83
CONCLUSION92
BIBLIOGRAPHIE94
Bibliographie94
Listedestableaux
10 5471
87
Tabledes¯gures
6 78ix 86
89
90
INTRODUCTION
INTRODUCTION2
covariable.CHAPITREI
1.1.1Lescellules
Cellulessomatiques
Cellulesdereproductionougamµetes
chromosomesexuel(XouY).1.1.2Lesgµenes
fonction.Onobserveµala¯gure
1.2. decesorganismesestpluscomplexe.La¯gure
Jjrr,jjRR,jjRretjjrr.
1.1.5Modesdetransmission
Letableau
sontinscritsaucentredutableau. pµere allµelesABO AAABA mµereBABBB OABO x=2sil'individuestatteint; x=1sil'individuestnon-atteint,1.2,oµu
modµeleAAAaaa dominant110 dominant0,90,90 P uu=p2 upourleshomozygotesAuAu; PAetP(A;B)=2pApB.
1.1etP(AjB)=P(BjA)¢P(A)
P(B).1.2.1,le
P(AnjB)=P(BjAn)¢P(An)
P ifP(BjAi)¢P(Ai)g. A1:lepoisestrond;
A2:lepoisn'estpasrond;
B:lepoisestvert.
1.3etdela¯gure1.3.
P(B)=12
16=34(1.2.1)
P(A1)=12
16=34(1.2.2)
P(A2)=4
16=14(1.2.3)
P(BjA1)=9
12=34(1.2.4)
P(BjA2)=3
4.(1.2.5)
P(A1jB)=P(BjA1)¢P(A1)
fP(BjA1)¢P(A1)+P(BjA2)¢P(A2)g 34¢34
f34¢34+34¢14g(1.2.6) 3 4.P(AjB)=P(A)
et,danscecas,P(A\B)=P(A)¢P(B).
1.2.3.
dante.P(B),P(A1),P(BjA1),P(A1jB)
auxlignes(P(A1jB)=P(A1)=3
4P(BjA1)=P(B)=3
4.Ilestaussipossibledeconstaterque
P(A1\B)=P(A1)¢P(B)
9 16 l'image1.3.2Notiondephase
L'imagedegauchedansla¯gure
traitvertical.L'imagededroitedela¯gure
1.4. droite).1.5.Lescellulesdu
pµere AaAa BbbB aAaaaAaaa bBbbbbbBbAAAaAAAaA
mµereBBBbBbBBB aAaaaAaaaBBBbBbBBB
AAAaAAAaA
bBbbbbbBbCHAPITREII
µalasection
2.1Fractionderecombinaison
naisonetlaliaison.2.1.1Calculdelafractionderecombinaison
identiqueµaundeshaplotypesduparent. deµest0·µ·1=2.13,estrecombinantselonlepµere.
H0:iln'yapasdeliaison;
vs H1:ilyaliaison.
Ellessetraduisentplusformellementpar:
H0:µ=1=2;
vs H1:µ<1=2.
2.2Notationpourcetouvrage
f dansunefamille; lesindividussansparentsetlesconjoints; K x x i=8 :2sil'individuiestatteint,1sil'individuiestnon-atteint,
g aulocusdelamaladie. l'ensembledesIindividusd'unefamille.2.3Notiondevraisemblance
L(µ)=X
g12A¢¢¢X
g X g12A¢¢¢X
g I2AI Y i=1P(xijgi)Y i2JP(gi)Y i2Kf;mP(gijgf;gm)(2.3.1) oµu typegi;¡ilya6enfants,K=f4;12;13;14;15;16g;
estnon-nulle:g1=f3A=4a;4A=3a;3A=4Ag.P(g1)=½fAfa
f2A+2fAfa;fAfaf2A+2fAfa;f2Af2A+2fAfa¾Aussi:
La¯gure
son¯lsestrecombinant.L(µ)=X
g12A¢¢¢X
g I2An IY i=1P(xijgi)onY i2JP(gi)onY i2KP(gijgf;gm)o X g12A¢¢¢X
g I2An IY i=1P(xijgi)onP(g1)P(g2)P(g6)onY
i2KP(gijgf;gm)o X g12A¢¢¢X
g I2An IY i=1P(xijgi)onP(g1)P(g2)P(g6)o
n g1=(3Aj4a)ou(3aj4A)ou(3Aj4A)
g2=(1aj2a)g13=(1aj2A)
g4=(4Aj2a)g14=(1aj4A)
g6=(1aj1a)g15=(1aj4A)
g12=(1aj2a)g16=(1aj2a).
de(1Aj2A);(1Aj2a)ou(1aj2A))entraineque etletermeL(µ)=X g12f(3Aj4a);(3aj4A);(3Aj4A)gn
P(g1)P(g2)P(g6)on
nX g puisqueletermen vautlam^emechosepeuim- portesig1=(3Aj4a)ou(3aj4A)ou(3Aj4A).L(µ)=nX
gP(g12jg4;g6)¢¢¢P(g16jg4;g6)o
nX gµ(1¡µ)4
nµ(1¡µ)4.
g P f2A+2fAfa. j estL(µ)=nfAfa
µ(1¡µ)4
nfAfa f2A+2fAfa+f2Af2A+2fAfaoµ(1¡µ)4.
dequatrenon-recombinants. 0,01 0,3 00,20,10
valeurs de theta0,05 0,5 0,04 0,03 0,4 0,02Vraisemblance
2.1.2.4Lelod-score
2.1.Le
L ?(µ)=½L(µ)L(1=2)¾
l'image2.1(page21)est:
L ?(µ)=½L(µ)L(1=2)¾
µ(1¡µ)4
(12)5.Z(µ)=log10fL?(µ)g.
LZ(µ)=log10fL(µ)=L(1=2)g
=log10½µ(1¡µ)4 (12)5¾L'estimation
2.6 0;2. 0,10 0,42 valeurs de theta0,50,40,30,2
Maximisation de logarithme du ratio de vraisemblances lod-score.Testsderatiosdevraisemblances
H1:µ2£c
0est¸(x)=sup
0L(µjx)
sup£L(µjx)
etasymptotiquement,sousH0,¡2¢ln¸(x)»Â2
p,Pourtesterdeuxhypothµeses
H0:µ=1=2
vs H1:µ=µ1,oµuµ1<1=2,
ondoitcherchercequevaut¸(x)=L(1=2jx)
sup£L(µjx)
trouveque sup£L(µjx)¾
log10½L(1=2jx)
sup£L(µjx)¾¸
onobtient¡2¢ln¸(x)=4;6052¢log10½
sup£L(µjx)
L(1=2jx)¾
=4;6052¢Z(^µ).4;6052¢Z(^µ)»Â2
1.Leseuiletlapuissanced'unteltestsont
Valeurcritique
ladistributionÂ2®=Ph
Z(^µ)¸Z0jH0i
·10¡Z0.(2.4.1)
10¡3=0;001.
posteriorideliaisonestP(H1jF)=P(FjH1)P(H1)
P(FjH1)P(H1)+P(FjH0)P(H0)
=0;02R=(0;02R+0;98),quotesdbs_dbs29.pdfusesText_35