Pour savoir comment effectuer et gérer un dépôt de document, consultez le « Guide abrégé – Dépôt de documents » sur le site Web de la Bibliothèque. Pour toute question, écrivez à corpus@ulaval.ca.
 

Personne :
Ricard, Jasmin

En cours de chargement...
Photo de profil

Adresse électronique

Date de naissance

Projets de recherche

Structures organisationnelles

Fonction

Nom de famille

Ricard

Prénom

Jasmin

Affiliation

Université Laval. Département de mathématiques et de statistique

ISNI

ORCID

Identifiant Canadiana

ncf13692451

person.page.name

Résultats de recherche

Voici les éléments 1 - 1 sur 1
  • PublicationAccès libre
    Score de risque polygénique : application à la prédiction du risque d'asthme
    (2021) Ricard, Jasmin; Eslami, Aida
    L'asthme est une maladie respiratoire chronique qui affecte plus de 340 millions d'individus dans le monde. Cette condition réduit considérablement la qualité de vie et est une cause importante de décès prématurés. Identifier les individus plus à risque permettrait un meilleur contrôle de la situation. Des études d'association pangénomique ont confirmé la contribution de plusieurs variants génétiques comme facteurs de risque de l'asthme et ont démontré que sa composante héréditaire est davantage expliquée par leur effet cumulatif. En ce sens, le scores de risque polygénique laisse paraître une lueur d'espoir. Ce score est défini par la somme pondérée d'allèles associés à un trait et peut servir à estimer la prédisposition génétique d'un individu pour celui-ci. Cet outil permettrait donc d'aider les cliniciens à prédire le risque d'asthme d'un individu. Plusieurs méthodes existent pour les calculer. Ce projet consiste à comparer dix méthodes populaires en déterminant l'association du score de risque polygénique qui en résulte avec la présence d'asthme au travers de différents sous-ensembles de variants. Pour y parvenir, les statistiques sommaires rapportées par la méta-analyse Trans-National Asthma Genetic Consortium sont utilisées pour calculer le PRS des 407 399 participants caucasiens de la cohorte de la biobanque du Royaume-Uni. Cinq seuils de valeur-p fixés à 1, 5e - 2, 5e - 4, 5e - 5 et 5e - 8 sont appliqués pour utiliser les méthodes sur différents sous-ensembles significatifs de variants. Les dix méthodes étudiées sont la méthode de base, la méthode de base avec agglutination, Stacked clumping + thresholding (SCT), les versions grid-sparse, grid-nosparse, inf et auto de LDpred2, EBPRS et PRS-CS-auto. Une forêt aléatoire et une analyse discriminante par moindres carrés partiels sont alors mises sur pied en tirant profit du PRS de SCT, la méthode présentant le meilleur pouvoir prédictif et de plusieurs marqueurs cliniques de la biobanque du Royaume-Uni.