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Enseignants

Legrand Catherine; Persu Alexandre; Robert Annie (coordinateur(trice)); Vikkula Miikka;

Langue
d'enseignement

贵谤补苍莽补颈蝉

笔谤茅补濒补产濒别蝉

WFSP2104

Le(s) pr茅requis de cette Unit茅 d鈥檈nseignement (UE) sont pr茅cis茅s 脿 la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Th猫mes abord茅s

Principaux th猫mes 脿 aborder : Rappel des principes de base en g茅n茅tique et 茅tude des effets de g猫nes singuliers. Analyse de lien pour traits simples par des m茅thodes non param茅triques. Introduction 脿 la g茅nomique qui porte sur les fonctions et liens entre les g猫nes du g茅nome. Analyse de lien pour traits complexes par des m茅thodes param茅triques. 脡tude d'associations g茅n茅tiques.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de :
1	Former les 茅tudiants aux approches 茅pid茅miologiques appliqu茅es 脿 la g茅nomique humaine pour les initier aux m茅thodes qui permettent de d茅terminer si des variations g茅n茅tiques humaines ont un impact direct ou indirect sur la sant茅 ou la maladie.

Contenu

Contenu - Bases de la g茅n茅tique des populations : Mod猫le d'茅quilibre d'Hardy-Weinberg et v茅rification statistique. M茅iose, mitose et structuration des populations. - G茅n茅tique quantitative: D茅composition de la variance ph茅notypique et variance expliqu茅e par un locus. H茅ritabilit茅, apparent茅 et recherches de Quantitative Trait Locus. Analyse de s茅gr茅gation. Analyse de linkage. - Classes d'茅tudes 茅pid茅miologiques : (1) S茅gr茅gations, Etudes d'associations bas茅es sur les familles, (2) Etudes de pr茅valence, d'associations g猫ne- ou g茅notype- maladie, et interactions g猫ne- g猫ne et g猫ne- environnement, (3) Valeurs diagnostiques de marqueurs g茅n茅tiques, (4) Int茅r锚t de marqueurs g茅n茅tiques en pr茅vention primaire. - G茅nomique statistique : Cartes g茅n茅tiques, LOD score, Cartes d'homozygotie, analyse d'association de traits multifactoriels (茅tudes cas seulement, cas- t茅moins, Disequilibrium Test TDT). - Introduction 脿 diff茅rents logiciels de statistique g茅n茅tique (S.A.G.E. et JMP Genomics de SAS). Introduction 脿 l'analyse de donn茅es micropuces.

Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants

L'茅valuation comporte une partie 茅crite que l'茅tudiant r茅alise avec l'ordinateur, 脿 livre ouvert

Autres infos

Cours pr茅-requis : Biostatistique. Epid茅miologie. Statistique m茅dicale avanc茅e Cours en relation . Logiciels de statistique et introduction 脿 SAS . Supports : Un syllabus est disponible d猫s le d茅but de la formation. L'茅tudiant peut se procurer personnellement le logiciel S.A.G.E. mais pas JMP Genomics. Il aura acc猫s 脿 ce dernier dans la salle informatique d'EPID et celle de la facult茅 de m茅decine ou 脿 l'Institut de statistique, pour autant qu'il soit inscrit au cours.聽

Ressources
en ligne

Moodle

Bibliographie

Khoury M, Little J, Burke W Ed (2004) HuGE: Human Genome Epidemiology. Oxford. Elston R, Olson J, Palmer L Ed (2003) Biostatistical Genetics and Genetic Epidemiology. Wiley.

Facult茅 ou entit茅
en charge

> FSP