Modélisation pangénomique du déséquilibre de liaison à l'aide de réseaux bayésiens hiérarchiques latents et applications - TEL - Thèses en ligne Access content directly
Theses Year : 2011

Genome-wide linkage disequilibrium modeling using hierarchical latent Bayesian networks and applications

Modélisation pangénomique du déséquilibre de liaison à l'aide de réseaux bayésiens hiérarchiques latents et applications

Abstract

Recent high-throughput genomic technologies opened the way for association studies aiming at the genome-wide characterization of genetic factors involved in complex genetic diseases, such as asthma and diabetes. In these studies, linkage disequilibrium (LD) reflects the existence of complex dependences in genetic data and plays a central role, since it ensures a precise localization of genetic factors. Nevertheless, the high complexity of LD, as well as the large dimension of genetic data, represents strong difficulties to consider. Research works of this PhD were carried out in this context. The contribution of research works presented here is twofold, since it is both theoretical and applied. On the theoretical side, we proposed a new approach of LD modeling. It is based on the development of a model coming from artificial intelligence and machine learning, the forest of hierarchical latent class models (FHLCM). The most significant contributions introduced are the ability of taking into account the fuzzy nature of LD and organizing into a hierarchy the multiple LD degrees. A novel scalable learning algorithm, named CFHLC, was developed in two versions: the first requires to split genome into contiguous windows to resolve the scalability issue, and the second (CFHLC+), more recent and advanced, implements a sliding window on chromosome. Using a real dataset, the comparison of the CFHLC method with others revealed that the former offers a more accurate modeling of LD. Besides, learning on data showing varying LD patterns showed the ability of FHLCM to faithfully reproduce the LD structure. Finally, the empirical analysis of learning complexity showed linearity in time when the number of variables to process increases. On the applied side, we explored two research avenues: causal discovery and global and intuitive visualization of LD. On the one hand, a systematic study of the ability of FHLCM for causal discovery is illustrated in the context of genetic association. This work established the basis of the development of novel methods for causal genetic factor identification in genome-wide association studies. On the other hand, a method was developed for the global and intuitive visualization of LD into three main contexts that geneticist can meet: visualization of short-range, long-range and genome-wide LD. This new method brings several assets as follows: (i) both pairwise LD (two variables) and multilocus LD (more than two variables) are simultaneously displayed, (ii) short-range and long-range LD are easily distinguished, and (iii) information is summarized in a hierarchical manner.
Les récentes technologies génomiques à haut-débit ont ouvert la voie aux études d'association visant la caractérisation systématique à l'échelle du génome des facteurs génétiques impliqués dans l'apparition des maladies génétiques complexes, telles que l'asthme et le diabète. Dans ces études, le déséquilibre de liaison (linkage disequilibrium, LD) reflète l'existence de dépendances complexes au sein des données génétiques et joue un rôle central, puisqu'il permet une localisation précise des facteurs génétiques. Néanmoins, la haute complexité du LD, ainsi que la dimension élevée des données génétiques, constituent autant de difficultés à prendre en compte. Les travaux de recherche réalisés au cours de cette thèse se sont placés dans cette perspective. La contribution des travaux de recherche présentés est double, puisqu'elle est à la fois théorique et appliquée. Sur le plan théorique, nous avons proposé une nouvelle approche de modélisation du LD. Elle est basée sur le développement d'un modèle issu du domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, la forêt de modèles hiérarchiques à classes latentes (FMHCL). Les nouveautés les plus significatives introduites sont la possibilité de prendre en compte la nature floue du LD et de hiérarchiser les différents degrés de LD. Un nouvel algorithme d'apprentissage supportant le passage à l'échelle, nommé CFHLC, a été développé et décliné en deux versions: la première nécessitant le découpage du génome en fenêtres contiguës pour résoudre le problème de passage à l'échelle, et la seconde (CFHLC+), plus récente et évoluée, résolvant le problème au moyen d'une fenêtre glissante sur le chromosome. A l'aide d'un jeu de données réelles, la comparaison de la méthode CFHLC avec des méthodes concurrentes a montré qu'elle offre une modélisation plus fine du LD. En outre, l'apprentissage sur des données présentant des patrons de LD variés a démontré la capacité de la FMHCL a reproduire fidèlement la structure du LD. Enfin, l'analyse empirique de la complexité de l'apprentissage a montré la linéarité en temps lorsque le nombre de variables à traiter augmente. Sur le plan appliqué, nous avons exploré deux pistes de recherche: la recherche de causalités et la visualisation synthétique et intuitive du LD. D'une part, une étude systématique de la capacité des FMHCL à la recherche de causalités est illustrée dans le contexte de la génétique d'association. Ce travail a établi les bases du développement de nouvelles méthodes de recherche dédiées à la découverte de facteurs génétiques causaux pour les études d'association à l'échelle du génome. D'autre part, une méthode a été développée pour la visualisation synthétique et intuitive du LD adaptée aux trois principales situations que peut rencontrer le généticien: la visualisation du LD de courte distance, de longue distance et dans un contexte pangénomique. Cette nouvelle méthode apporte des atouts majeurs qui sont les suivants: (i) le LD par paires (deux variables) et le LD multilocus (deux variables ou plus) sont simultanément visualisés, (ii) le LD de courte distance et le LD de longue distance sont facilement distingués, et (iii) l'information est synthétisée de manière hiérarchique.
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Dates and versions

tel-00628759 , version 1 (04-10-2011)

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  • HAL Id : tel-00628759 , version 1

Cite

Raphaël Mourad. Modélisation pangénomique du déséquilibre de liaison à l'aide de réseaux bayésiens hiérarchiques latents et applications. Sciences du Vivant [q-bio]. Université de Nantes, 2011. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00628759⟩
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