Détection de sélection darwinienne sur un gène par une approche sans vraisemblance

En genetique des populations, les modeles sont souvent complexes ce qui rend l'evaluation de la vraisemblance difficile, si ce n'est impossible. En revanche, des mecanismes de generation de donnees sont parfois disponibles ce qui explique pourquoi les methodes d'inference bayesienne sans vraisemblance sont si utilisees dans ce domaine. Nous nous interessons ici a la detection des effets de la selection darwinienne sur un gene. Les donnees sont alors constituees d'un ensemble de sequences homologues. Notre objectif est d'estimer la distribution a posteriori de certains parametres, les autres etant consideres comme des parametres de nuisance. Ces derniers incluent un arbre phylogenetique qui est ici represente par un arbre de coalescence, ce qui correspond au modele de Moran. Sous cette hypothese, nous pouvons construire un mecanisme de generation de donnees. Notre procedure d'estimation repose sur l'algorithme ABC-SMC (Del Moral et al., 2009). Nous montrerons ici les resultats obtenus sur le gene env du virus HIV.