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You searched for +publisher:"Paris Saclay" +contributor:("Ambroise, Christophe"). Showing records 1 – 3 of 3 total matches.

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1. Guinot, Florent. Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée.

Degree: Docteur es, Sciences de la vie et de la santé, 2018, Paris Saclay

Depuis la dernière décennie le développement rapide des technologies de génotypage a profondément modifié la façon dont les gènes impliqués dans les troubles mendéliens et les maladies complexes sont cartographiés, passant d'approches gènes candidats aux études d'associations pan-génomique, ou Genome-Wide Association Studies (GWASs). Ces études visent à identifier, au sein d'échantillons d'individus non apparentés, des marqueurs génétiques impliqués dans l'expression de maladies complexes. Ces études exploitent le fait qu'il est plus facile d'établir, à partir de la population générale, de grandes cohortes de personnes affectées par une maladie et partageant un facteur de risque génétique qu'au sein d'échantillons apparentés issus d'une même famille, comme c'est le cas dans les études familiales traditionnelles.D'un point de vue statistique, l'approche standard est basée sur le test d'hypothèse: dans un échantillon d'individus non apparentés, des individus malades sont testés contre des individus sains à un ou plusieurs marqueurs. Cependant, à cause de la grande dimension des données, ces procédures de tests classiques sont souvent sujettes à des faux positifs, à savoir des marqueurs faussement identifiés comme étant significatifs. Une solution consiste à appliquer une correction sur les p-valeurs obtenues afin de diminuer le seuil de significativité, augmentant en contrepartie le risque de manquer des associations n’ayant qu'un faible effet sur le phénotype.De plus, bien que cette approche ait réussi à identifier des marqueurs génétiques associés à des maladies multi-factorielles complexes (maladie de Crohn, diabète I et II, maladie coronarienne,…), seule une faible proportion des variations phénotypiques attendues des études familiales classiques a été expliquée. Cette héritabilité manquante peut avoir de multiples causes parmi les suivantes: fortes corrélations entre les variables génétiques, structure de la population, épistasie (interactions entre gènes), maladie associée aux variants rares,...Les principaux objectifs de cette thèse sont de développer de nouvelles méthodes statistiques pouvant répondre à certaines des limitations mentionnées ci-dessus. Plus précisément, nous avons développé deux nouvelles approches: la première exploite la structure de corrélation entre les marqueurs génétiques afin d'améliorer la puissance de détection dans le cadre des tests d'hypothèses tandis que la seconde est adaptée à la détection d'interactions statistiques entre groupes de marqueurs méta-génomiques et génétiques permettant une meilleure compréhension de la relation complexe entre environnement et génome sur l'expression d'un caractère.

Since the last decade, the rapid advances in genotyping technologies have changed the way genes involved in mendelian disorders and complex diseases are mapped, moving from candidate genes approaches to linkage disequilibrium mapping. In this context, Genome-Wide Associations Studies (GWAS) aim at identifying genetic markers implied in the expression of complex disease and occuring at…

Advisors/Committee Members: Ambroise, Christophe (thesis director).

Subjects/Keywords: Classification hiérarchique

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APA (6th Edition):

Guinot, F. (2018). Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2018SACLE029

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Guinot, Florent. “Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée.” 2018. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed July 23, 2019. http://www.theses.fr/2018SACLE029.

MLA Handbook (7th Edition):

Guinot, Florent. “Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée.” 2018. Web. 23 Jul 2019.

Vancouver:

Guinot F. Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2018. [cited 2019 Jul 23]. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLE029.

Council of Science Editors:

Guinot F. Statistical learning for omics association and interaction studies based on blockwise feature compression : Apprentissage statistique pour les études d'association et d'interactions entre données omiques fondée sur une approche de compression structurée. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018SACLE029

2. Dehman, Alia. Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique.

Degree: Docteur es, Sciences de la vie et de la santé, 2015, Paris Saclay

Avec le développement récent des technologies de génotypage à haut débit, l'utilisation des études d'association pangénomiques (GWAS) est devenue très répandue dans la recherche génétique. Au moyen de criblage de grandes parties du génome, ces études visent à caractériser les facteurs génétiques impliqués dans le développement de maladies génétiques complexes. Les GWAS sont également basées sur l'existence de dépendances statistiques, appelées déséquilibre de liaison (DL), habituellement observées entre des loci qui sont proches dans l'ADN. Le DL est défini comme l'association non aléatoire d'allèles à des loci différents sur le même chromosome ou sur des chromosomes différents dans une population. Cette caractéristique biologique est d'une importance fondamentale dans les études d'association car elle permet la localisation précise des mutations causales en utilisant les marqueurs génétiques adjacents. Néanmoins, la structure de blocs complexe induite par le DL ainsi que le grand volume de données génétiques constituent les principaux enjeux soulevés par les études GWAS. Les contributions présentées dans ce manuscrit comportent un double aspect, à la fois méthodologique et algorithmique. Sur le plan méthodologie, nous proposons une approche en trois étapes qui tire profit de la structure de groupes induite par le DL afin d'identifier des variants communs qui pourraient avoir été manquées par l'analyse simple marqueur. Dans une première étape, nous effectuons une classification hiérarchique des SNPs avec une contrainte d'adjacence et en utilisant le DL comme mesure de similarité. Dans une seconde étape, nous appliquons une approche de sélection de modèle à la hiérarchie obtenue afin de définir des blocs de DL. Enfin, nous appliquons le modèle de régression Group Lasso sur les blocs de DL inférés. L'efficacité de l'approche proposée est comparée à celle des approches de régression standards sur des données simulées, semi-simulées et réelles de GWAS. Sur le plan algorithmique, nous nous concentrons sur l'algorithme de classification hiérarchique avec contrainte spatiale dont la complexité quadratique en temps n'est pas adaptée à la grande dimension des données GWAS. Ainsi, nous présentons, dans ce manuscrit, une mise en œuvre efficace d'un tel algorithme dans le contexte général de n'importe quelle mesure de similarité. En introduisant un paramètre h défini par l'utilisateur et en utilisant la structure de tas-min, nous obtenons une complexité sous-quadratique en temps de l'algorithme de classification hiérarchie avec contrainte d'adjacence, ainsi qu'une complexité linéaire en mémoire en le nombre d'éléments à classer. L'intérêt de ce nouvel algorithme est illustré dans des applications GWAS.

With recent development of high-throughput genotyping technologies, the usage of Genome-Wide Association Studies (GWAS) has become widespread in genetic research. By screening large portions of the genome, these studies aim to characterize genetic factors involved in the development of complex genetic diseases. GWAS are also…

Advisors/Committee Members: Ambroise, Christophe (thesis director), Neuvial, Pierre (thesis director).

Subjects/Keywords: Classification hiérarchique

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APA (6th Edition):

Dehman, A. (2015). Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2015SACLE013

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Dehman, Alia. “Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique.” 2015. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed July 23, 2019. http://www.theses.fr/2015SACLE013.

MLA Handbook (7th Edition):

Dehman, Alia. “Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique.” 2015. Web. 23 Jul 2019.

Vancouver:

Dehman A. Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2015. [cited 2019 Jul 23]. Available from: http://www.theses.fr/2015SACLE013.

Council of Science Editors:

Dehman A. Spatial clustering of linkage disequilibrium blocks for genome-wide association studies : Classification spatiale du déséquilibre de liaison pour les études d'association pangénomique. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015SACLE013

3. Stanislas, Virginie. Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques.

Degree: Docteur es, Sciences de la vie et de la santé, 2017, Paris Saclay

De nombreux travaux de recherche portent sur la détection et l’étude des interactions dans les études d’association pangénomique (GWAS). La plupart des méthodes proposées se concentrent principalement sur les interactions entre polymorphismes simples de l’ADN (SNPs), mais des stratégies de regroupement peuvent également être envisagées.Dans cette thèse, nous développons une approche originale pour la détection des interactions à l’échelle des gènes. De nouvelles variables représentant les interactions entre deux gènes sont définies à l’aide de méthodes de réduction de dimension. Ainsi, toutes les informations apportées par les marqueurs génétiques sont résumées au niveau du gène. Ces nouvelles variables d’interaction sont ensuite introduites dans un modèle de régression. La sélection des effets significatifs est réalisée à l’aide d’une méthode de régression pénalisée basée sur le Group LASSO avec contrôle du taux de fausse découvertes.Nous comparons les différentes méthodes de modélisation des variables d’interaction à travers des études de simulations afin de montrer les bonnes performances de notre approche. Enfin, nous illustrons son utilisation pratique pour identifier des interactions entre gènes en analysant deux jeux de données réelles.

A large amount of research has been devoted to the detection and investigation of epistatic interactions in Genome-Wide Association Studies (GWAS). Most of the literature focuses on interactions between single-nucleotide polymorphisms (SNPs), but grouping strategies can also be considered.In this thesis, we develop an original approach for the detection of interactions at the gene level. New variables representing the interactions between two genes are defined using dimensionality reduction methods. Thus, all information brought from genetic markers is summarized at the gene level. These new interaction variables are then introduced into a regression model. The selection of significant effects is done using a penalized regression method based on Group LASSO controlling the False Discovery Rate.We compare the different methods of modeling interaction variables through simulations in order to show the good performance of our proposed approach. Finally, we illustrate its practical use for identifying gene-gene interactions by analyzing two real data sets.

Advisors/Committee Members: Ambroise, Christophe (thesis director), Dalmasso, Cyril (thesis director).

Subjects/Keywords: Régression en grande dimension

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APA (6th Edition):

Stanislas, V. (2017). Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2017SACLE040

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Stanislas, Virginie. “Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques.” 2017. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed July 23, 2019. http://www.theses.fr/2017SACLE040.

MLA Handbook (7th Edition):

Stanislas, Virginie. “Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques.” 2017. Web. 23 Jul 2019.

Vancouver:

Stanislas V. Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2017. [cited 2019 Jul 23]. Available from: http://www.theses.fr/2017SACLE040.

Council of Science Editors:

Stanislas V. Statistical approaches to detect epistasis in genome wide association studies : Approches statistiques pour la détection d’épistasie dans les études d’associations pangénomiques. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2017. Available from: http://www.theses.fr/2017SACLE040

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