| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Praeses
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| Author
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| alternative label
| - Weighted multiple testing procedures in genome wide association studies
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Tests d'hypothèses (statistique)
- Étude d'association pangénomique -- Dissertation universitaire
- Etudes d'association pangénomiques
- Taux de fausses découverte
- Tests multiples pondérés
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| preferred label
| - Procédures de tests multiples avec pondérations dans les études d'association pangénomiques
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Procédures de tests multiples avec pondérations dans les études d'association pangénomiques
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| Degree granting institution
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| Opponent
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| note
| - Avec le développement récent des technologies de séquençage, il est aujourd'hui possible de réaliser des études d'association pangénomiques (GWAS) à très large échelle. Dans ce contexte, l'approche standard consiste à tester chaque marqueur génétique individuellement. Afin de limiter le nombre de faux positifs, des procédures de tests multiples visant à contrôler un risque d'erreur global sont appliquées. Cependant, les approches classiques sont limitées, d'une part, par le fait que la sélection initiale ne tire pas parti des informations a priori et des connaissances d'experts, d'autre part, par la difficulté à identifier des variants rares qui peuvent pourtant avoir des effets importants. L'incorporation de pondérations dans les procédures de tests multiples peut alors être une solution. Dans cette thèse, nous avons évalué différentes procédures de tests multiples avec pondérations dans le contexte spécifique des GWAS. Nous avons également introduit une approche originale permettant d'améliorer la puissance de détection des variants rares tout en maintenant une bonne puissance globale. Nous avons évalué les différentes procédures à travers une étude de simulations dont les résultats montrent les bonnes performances de notre approche par rapport aux procédures existantes. Les différentes méthodes ont été appliquées à un jeu de données réelles.
- With the recent development of sequencing technologies, it is nowadays possible to perform genome-wide association studies (GWAS) on a very large scale. In this context, the standard approach is to test each genetic marker individually. To limit the number of false positives, multiple testing procedures aimed at controlling an overall error risk are applied. However, classical approaches have limitations. Firstly, they do not take advantage of prior information or expert knowledge in the initial selection process. Secondly, identifying rare variants that may have significant effects poses a challenge. Incorporating weights into multiple testing procedures can be a solution. In this thesis, we evaluated some recent weighted multiple testing procedures in the specific context of GWAS. We have also introduced an original approach to improve the detection power of rare variants while maintaining good overall power. We have evaluated the different procedures through a simulation study and the results show the good performance of our approach compared to existing procedures. The different methods were applied to a real dataset.
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