Méthodes d'évaluation des reproducteurs pour des caractères discrets à déterminisme polygénique en sélection animale
Institution:
Paris 11Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Linear and non-linear models for the analysis of categorical data in animal breeding are reviewed and discussed on account of recent research made in that area. Only non-linear methods based on the threshold liability concept introduced by Wright are described. Emphasis is on describing statistical techniques for estimating genetic merit and parameters of genetic and phenotypic variation. For the non-linear threshold model, it is shown how Bayesian methodology is particularly well suited for estimating location and dispersion parameters in the underlying scale under mixed sources of variation. The generality of this approach is illustrated through a discussion of several situations in which this procedure can be applied (ordered polychotomies, multiple binary responses, mixture of binary and normal traits).
Abstract FR:
Cette thèse présente et discute des modèles linéaires et non linéaires d'analyse des caractères discrets polygéniques appliqués en sélection animale sur la base de recherches récentes effectués en ce domaine. Seuls les modèles non linéaires basés sur la notion de variable continue sous-jacente à seuils introduite par Wright sont décrits. L'accent est mis sur les techniques statistiques valeur génétique et des paramètres de variabilité génétique et phénotypique. Le cas simple de réponses dichotomiques sert de base à la présentation de chaque type de méthodologie. Une attention particulière est réservée également aux structures de données à modèles mixtes comportant des effets de population génétique et des paramètres de milieu parasites considérés comme des effets fixés ainsi que des valeurs paternelles transmises, des valeurs génétiques additives ou d'aptitude productive comme effets aléatoires. One approche en modèle linéaire mixte due à Beitler et Landis (1985) est examinée en détail puis généralisée à des situations plus complexes. En ce qui concerne le modèle non linéaire seuils, on montre comment les méthodes bayésiennes s’avèrent particulièrement bien adaptées pour estimer les paramètres de position et de dispersion sur l'échelle sous-jacente dans le cas de sources de variation mixtes. La généralité de cette approche est illustrée par une discussion de plusieurs situations où cette proc64ure peut être appliquée (polytomie ordonnée, réponses binaires multiples, mélange de caractères binaires et continues).