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


par Ciré Elimane SALL
Université Montpellier II - Doctorat 2009
  

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4.2.2 Effet de la variance de dispersion sur les données simulées

Nous nous intéressons maintenant à l'étude de l'effet de la prise en compte du spatial sur l'estimation de l'apparentement génétique. Nous avons pour cela fait quelques simulations pour comparer le comportement du modèle spatial et celui du modèle non spatial pour l'apparentement. Nous avons simulé

0.4 0.5 0.8 0.7 0.8

à cet effet des données simulées avec un nombre variable de locus (5, 10 et 15 locus) et une variance de dispersion de 0.1, 1, 10 et 100. La distribution de l'apparentement obtenue avec ces simulations est donnée par les Figures 4.16 à 4.26 pour 5, 10 et 15 locus et des variances de dispersion de 0.1, 1, 10 et 100 locus. Nous notons que la prise en compte du spatial améliore bien l'estimation de l'apparentement. En effet, la variabilité est généralement moins importante avec le modèle spatial qu'avec le modèle non-spatial. Le modèle non spatial sur-estime l'apparentement. La variabilité du modèle non-spatial est réduite lorsque le nombre de locus augmente. Nous notons que modèle spatial donne d'une manière générale de meilleurs résultats que le modèle non-spatial et ceci même lorsque la variance de dispersion est grande. Lorsque la variance de dispersion est faible ou moyenne le modèle spatial donne de meilleurs résultats et lorsque la variance de dispersion est forte les deux modèles (modèle spatial et modèle non spatial pour l'apparentement) donnent des résultats assez similaires. Donc la prise en compte de l'information spatiale améliore la qualité de l'estimation de l'apparentement génétique par utilisation des données moléculaires.

1 2

0.4 0.5 0.8 0.7 0.8

1 2

FIG. 4.16 - Corrélation entre l'apparentement réel et l'apparentement estimé (1) dans le cas non spatial et (2) dans le cas spatial avec 5 locus et une variance de dispersion égale à 0.1

FIG. 4.17 - Corrélation entre l'apparentement réel et l'apparentement estimé (1) dans le cas non spatial et (2) dans le cas spatial avec 5 locus et une variance de dispersion égale à 1

1 2

0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75

FIG. 4.18 - Corrélation entre l'apparentement réel et l'apparentement estimé (1) dans le cas non spatial et (2) dans le cas spatial avec 5 locus et une variance de dispersion égale à 10

1 2

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

FIG. 4.19 - Corrélation entre l'apparentement réel et l'apparentement estimé (1) dans le cas non spatial et (2) dans le cas spatial avec 5 locus et une variance de dispersion égale à 100

Application du modèle spatial développé aux données sur le Karité Le seul caractère phénotypique observé dans le jeu de donnés dont nous avons disposé pour l'application de ce travail est le diamètre à 1, 30 mètre de hauteur. Comme ce caractère dépend de l'âge des individus et que les individus observés n'ont pas tous le même âge, l'estimation de l'héritabilité de ce caractère avec ce jeu de données n'a pas de sens. Nous n'avons donc pas pu appliquer le modèle spatial pour estimer à la fois l'apparentement et l'héritabilité aux données karité. Nous avons alors appliqué le modèle spatial pour l'apparentement sur un jeu de données réduit seulement aux 58 individus pour lesquels le génotype était complet et dont on disposait des coordonnées spatiales.

La distribution du paramètre í associé à la distance spatiale (voir Définition 4)est donnée par la Figure 4.27. La distribution de ce paramètre ne couvre pas la valeur 0 et donc nous en déduisons qu'il y a bien un effet de la distance spatiale sur l'estimation de l'apparentement. Comme les valeurs estimées du paramètre associé à la distance sont négatives, plus la distance entre des individus est grande et moins ils sont apparentés. Néanmoins cela reste à confirmer avec de plus amples études.

1 2

0.65 0.70 0.75 0.80

0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85

1 2

FIG. 4.20 - Corrélation entre l'apparentement réel et l'apparentement estimé (1) dans le cas non spatial et (2) dans le cas spatial avec 10 locus et une variance de dispersion égale à 0.1

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