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Un estimateur de distributions ajusté pour une aide à la décision de la neutralité génétique des populations - 18/02/12

Doi : 10.1016/j.irbm.2011.12.003 
M. Troudi a, , b , L. Cherni c, A. Ben Ammar Gaaied c, M. Moalla d
a Institut des Hautes Études Commerciales de Carthage, Carthage Présidence-2016, Tunis, Tunisie 
b UR traitement du signal, de l’image et reconnaissance des formes, ENIT, Tunisie 
c Laboratoire de génétique moléculaire, faculté des sciences de Tunis, d’immunologie et de biotechnologie, Tunisie 
d Laboratoire d’informatique, de parallélisme et de productique (LIP2), faculté des sciences de Tunis, Tunisie 

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Résumé

L’estimation de la neutralité d’une population est souvent réalisée à partir d’une seule mesure, basée sur des simulations de modèles aléatoires. Les cas litigieux posent une problématique quant à la prise de décision concernant la neutralité de la population étudiée. Nous proposons dans cet article d’apporter une aide à la décision de cette problématique en couplant un simulateur de populations génétiquement neutres à un estimateur non paramétrique ajusté et rapide des distributions simulées. Le choix du noyau d’Epanechnikov pour la méthode d’estimation non paramétrique du noyau permet une approche analytique du pas optimal, ce qui entraîne une amélioration de la complexité et par conséquent un gain en temps de calcul. L’estimation rapide et fiable des distributions simulées permet d’évaluer la crédibilité des décisions prises quant à la neutralité de ces populations. Ces résultats sont illustrés par deux populations tunisiennes dont la neutralité génétique n’est pas tranchée.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

The estimate of the neutrality of a population is often made from a single measurement based on simulations of random patterns. Disputed cases pose a problem regarding the decision-making about the neutrality of the study population. We propose in this paper to provide assistance to the decision of this problem by coupling a genetically neutral populations simulator to a fast adjusted non-parametric estimator of simulated distributions. The choice of the Epanechnikov kernel for the non-parametric method of estimating the kernel allows an analytical approach of the optimal bandwidth, which leads to an improvement in the complexity and therefore a gain in computing time. The fast and reliable estimation of simulated distributions allows to assess the credibility of the decisions about the neutrality of these populations. These results are illustrated by two Tunisian populations whose neutrality is not genetically determined.

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