Modélisation spatiale hiérarchique bayésienne de l'apparentement génétique et de l'héritabilité en milieu naturel à l'aide de marqueurs moléculaires

• Remerciements
  
• Table des matières
  
• Table des figures
  
• Liste des tableaux
  
• Introduction générale
  
  • Quelques notions de génétique
    
  • ADN et marqueurs génétiques
    
  • Problématique de l'amélioration génétique
    
  • Dispositif de sélection participative en milieu naturel
    
  • Modes d'identité des allèles et apparentement génétique
    
  • Les modes d'identité des allèles
    
  • Le coefficient d'apparentement
    
  • Méthodes d'estimation de l'apparentement en l'absence du pedigree à l'aide des données moléculaires
    
  • Méthode des moments de Wang
    
  • Méthodes du maximum de vraisemblance
    
  • Objectifs de la thèse
    
  • Organisation du document
    
• Chapitre 1
  
• Modélisation de l'apparentement :
  
• prise en compte de l'information
  
• spatiale
  
  • 1.1 Introduction
    
  • 1.2 Modèle de Milligan pour l'apparentement : approche par maximum de vraisemblance
    
    • 1.2.1 Estimation des paramètres
      
    • 1.2.2 Propriétés statistiques
      
    • 1.2.3 Limites du modèle de Milligan
      
  • 1.3 Modèle lorsque plus de deux génotypes sont observés
    
    • 1.3.1 La vraisemblance composite
      
    • 1.3.2 La vraisemblance composite par paires pour l'estimation de l'apparentement
      
  • 1.4 Prise en compte de l'information spatiale
    
    • 1.4.1 Version hiérarchique bayésienne du modèle de Milligan
      
  • 1.5 Conclusion
    
• Chapitre 2
  
• Modélisation des paramètres
  
• génétiques en milieu naturel
  
  • 2.1 Introduction
    
  • 2.2 Covariance phénotypique et covariance génétique
    
  • 2.3 Revue des modèles classiques pour l'estimation de l'héritabilité en milieu naturel
    
    • 2.3.1 Modèle de régression linéaire pour l'estimation de l'héritabilité
      
    • 2.3.2 Modèle de la vraisemblance pour l'estimation de l'héritabilité
      
  • 2.4 Modèle pour l'estimation de l'apparente-
    
  • ment et de l'héritabilité en milieu naturel
    
    • 2.4.1 Modèle bayésien hiérarchique
      
    • 1. modèle des données (phénotype et IBS)
      
    • 2.4.2 Lois a posteriori des paramètres
      
  • 2.5 Conclusion
    
• Chapitre 3
  
• Estimation des paramètres
  
• génétiques en milieu naturel
  
  • 3.1 L'inférence statistique bayésienne et les méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov
    
    • 3.1.1 Les méthodes de Monte Carlo
      
    • 3.1.2 Les méthodes de Monte Carlo par chaines de Markov
      
  • 3.2 Algorithmes d'estimation des paramètres
    
    • 3.2.1 Version bayésienne du modèle de Milligan
      
  • 3.3 Estimation de l'apparentement en milieu naturel : prise en compte de l'information spatiale
    
  • 3.4 Estimation de l'apparentement et de l'héritabilité en milieu naturel
    
  • 3.5 Conclusion
    
• Chapitre 4
  
• Applications
  
  • 4.1 Application à des données sur le karité
    
    • 4.1.1 Introduction
      
    • 4.1.2 Analyse statistique des données
      
    • 4.1.3 Résultats
      
  • 4.2 Application du modèle spatial développé
    pour l'estimation de l'apparentement
    
    • 4.2.1 Étude de l'effet du prior
      
    • 4.2.2 Effet de la variance de dispersion sur les données simulées
      
    • 4.3 Discussions
      
• Conclusion générale et
  
• perspectives
  
• Bibliographie