Gene-environment interactions in genetic studies of complex diseases
Les interactions gène-environnement dans les études génétiques des maladies complexes
Résumé
Most common human diseases are complex with multiple genetic and environmental factors that can interact. This doctoral work proposes two new statistical methods to study gene-environment interactions. The first method uses information on the familial recurrence of the disease to identify an interaction between an environmental factor and the genetic component involved in the disease. The second method allows accounting for gene-environment interactions in genome-wide association studies when the exposure information is not available for controls. This situation has become more frequent with the use of reference control panels in those studies. These two methods bring new tools to study simultaneously the genetic and the environmental factors involved in complex diseases. Two examples of how they can be used are provided that concern type 2 diabetes and severe cutaneous adverse drug reactions.
Les maladies humaines les plus fréquentes sont complexes avec plusieurs facteurs génétiques et environnementaux qui interagissent. Ce travail propose deux nouvelles méthodes statistiques pour étudier les interactions gène-environnement. La première méthode utilise la récurrence familiale de la maladie pour identifier une interaction entre un facteur environnemental et la composante génétique impliquée dans la maladie. La seconde méthode permet de prendre en compte ces interactions dans les études d'associations pangénomiques lorsque l'information sur le facteur d'exposition n'est pas disponible chez les témoins. Cette situation est devenue fréquente avec l'utilisation de panels de témoins de référence. Ces deux méthodes apportent de nouveaux outils pour étudier simultanément les facteurs génétiques et environnementaux dans les maladies complexes. Elles ont été appliquées sur deux jeux de données concernant le diabète de type 2 et les réactions cutanées sévères aux médicaments.
Mots clés
gene-environment interaction
statistical genetics
methodological development
statistical power
confusion bias
familial aggregation
multinomial logistic regression
genome-wide association study
reference controls
type 2 diabetes
severe cutaneous adverse drug reactions
interaction gène-environnement
génétique statistique
développement méthodologique
puissance statistique
biais de confusion
agrégation familiale
régression logistique multinomiale
étude d'association pangénomique
témoins de référence
diabète de type 2
Réactions cutanées sévères secondaire à un médicament
Domaines
Sciences du Vivant [q-bio]
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