Modèles mixtes en génétique animale : sélection de variables par optimisation combinatoire

Julie Hamon 1, 2 Clarisse Dhaenens 1, 2 Gaël Even 3 Julien Jacques 4, 5
1 DOLPHIN - Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe
4 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille, Université de Lille, Sciences et Technologies
Résumé : En sélection génomique animale, un des enjeux consiste à identifier un sous-ensemble de marqueurs génomiques explicatifs pour un trait d'intérêt quantitatif. La spécificité des études animales nécessite l'utilisation de modèles mixtes, du fait des liens de parenté entre individus. Nous proposons d'effectuer, dans ce cadre, une sélection des marqueurs d'intérêt à l'aide de méthodes d'optimisation combinatoire.
Type de document :
Communication dans un congrès
45ème Journées De Statistiques, May 2013, Toulouse, France. 2013
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00839707
Contributeur : Julie Hamon <>
Soumis le : samedi 29 juin 2013 - 08:14:12
Dernière modification le : mercredi 14 novembre 2018 - 14:40:11
Document(s) archivé(s) le : lundi 30 septembre 2013 - 04:06:12

Fichier

JDS2013-Hamon.pdf
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Identifiants

  • HAL Id : hal-00839707, version 1

Citation

Julie Hamon, Clarisse Dhaenens, Gaël Even, Julien Jacques. Modèles mixtes en génétique animale : sélection de variables par optimisation combinatoire. 45ème Journées De Statistiques, May 2013, Toulouse, France. 2013. 〈hal-00839707〉

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