Thèse de Julie Hamon

Optimisation combinatoire pour la sélection de variables en régression en grande dimension : Application en génétique animale

Le développement des technologies de séquençage et de génotypage haut-débit permet de mesurer, pour un individu, une grande quantité d'information génomique. L'objectif de ce travail est, dans le cadre de la sélection génomique animale, de sélectionner un sous-ensemble de marqueurs génétiques pertinents permettant de prédire un caractère quantitatif, dans un contexte où le nombre d'animaux génotypés est largement inférieur au nombre de marqueurs étudiées. Après un état de l'art des méthodes actuelles permettant de répondre à la problématique nous proposons de répondre à notre problématique de sélection de variables en régression en grande dimension en combinant approches d'optimisation combinatoire et modèles statistiques. Nous commençons par paramétrer expérimentalement deux méthodes d'optimisation combinatoire, la recherche locale itérée et l'algorithme génétique, combinées avec une régression linéaire multiple et nous évaluons leur pertinence. Dans le contexte de la génomique animale les relations familiales entre animaux sont connues et peuvent constituer une information importante. Notre approche étant flexible, nous proposons une adaptation permettant de prendre en considération ces relations familiales via l'utilisation d'un modèle mixte. Le problème du sur-apprentissage étant particulièrement présent sur nos données dû au déséquilibre important entre le nombre de variables étudiées et le nombre d'animaux disponibles, nous proposons également une amélioration de notre approche permettant de diminuer ce sur-apprentissage. Les différentes approches proposées sont validées sur des données de la littérature ainsi que sur des données réelles de Gènes Diffusion

Jury

Directeur de Thèse : Clarisse DHAENENS, Professeur, Université Lille 1 Julien JACQUES, Maître de conférences HDR, Université Lille 1

Rapporteurs : Charles BOUVEYRON, Professeur, Université Paris Descartes Frédéric LARDEUX, Maître de conférences HDR, Université d'Angers

Membres : Laurence DUCHIEN, Professeur, Université Lille 1 Stéphane CHRÉTIEN, Maître de conférences, Université de Franche-Comté Claude GRENIER, Directeur du développement, Gènes Diffusion

Thèse de l'équipe soutenue le 26 novembre 2013

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