Les Equations d'estimation : principes et applications à l'étude de la composante familiale et génétique des maladies multifactorielles

Les etudes visant a identifier les facteurs de susceptibilite genetique dans les maladies multifactorielles (maladies cardio-vasculaires, cancer, diabete. . . ) font souvent appel a des donnees sur des individus apparentes (approche familiale). La plupart des methodes classiques d'analyse de donnees familiales etaient jusque la basees sur la theorie du maximum de vraisemblance qui necessite de specifier la distribution conjointe des donnees. Une nouvelle approche statistique basee sur les Equations d'Estimation (EE) a recemment ete proposee pour analyser des donnees correlees. La theorie des EE est une theorie generale d'estimation sur donnees correlees qui ne necessite pas de specifier la distribution exacte des donnees. Les EE offrent une alternative interessante aux methodes de maximum de vraisemblance pour estimer des parametres d'ordre1 (parametres de regression) et d'ordre 2 (parametres de correlation). Leurs avantages resident dans leur grande flexibilite dans la prise en compte de covariables et d'interactions, et dans leur robustesse par rapport a une mauvaise specification des moments d'ordre superieur a ceux que l'on cherche a estimer. La premiere partie de ce travail 'a consiste a decrire la theorie generale des EE. La deuxieme partie a porte sur l'utilisation des EE dans le domaine de l'epidemiologie genetique. Nous avons expose comment les EE avaient deja ete appliquees a differentes methodes d'analyse en epidemiologie genetique (methode des jumeaux, analyse des correlations familiales, analyse de liaison genetique). Nous avons nous-memes developpe de nouvelles applications. Elles ont concerne d'une part les etudes d'association entre marqueurs de gene candidat et maladie lorsque l'on dispose de donnees familiales, et d'autre part l'analyse de la ressemblance familiale de deux phenotypes correles entre eux. La description de ces methodes est accompagnee par des applications a des donnees reelles.