• Flow d'exécution du programme
  • Déroulement du programme principale
  • Le package ANALYSE
    • Les analyses modlin et dérivées
    • Les analyses du module m_qtlmap_contingence.F95

Flow d'exécution du programme¶

Cette section décrit l'appel des fonctions sollicitées lors d'une analyse.

Déroulement du programme principale¶

L'exécution d'une analyse sans simulation est décrite dans le diagramme suivant.
La première partie correspond à la lecture des données ainsi qu'a la vérification des génotypes. C'est le package INPUT qui est responsable de ces traitements.

Il existe un traitement spécifique si l'utilisateur demande de calculer les cd et les corrélations des cd (option --calcul-cd). Ce mécanisme a été mis en place lors de l’implémentation
du multicaractère de la thèse de Mohamed Kileh wais. Ce mecanisme peut etre appelé pour les autres analyses.

Le programme principal utilise succésivement les packages INPUT, HAPLOTYPE puis ANALYSE

Le package ANALYSE¶

Les analyses modlin et dérivées¶

Voici le fonctionnement du calcul=1. Ce fonctionnement est le même pour les analyses suivantes :

ID analyse	m_qtlmap_analyse.F95::	utilisation du module
ANALYSE_UNITRAIT_MODLIN	opti_unitrait_modlin	m_qtlmap_analyse_modlin.f95
ANALYSE_UNITRAIT_LDLA	opti_unitrait_modlin_new	m_qtlmap_analyse_modlin_ldla.f95
ANALYSE_UNITRAIT_LD	opti_unitrait_modlin_new	m_qtlmap_analyse_modlin_ldla.f95
ANALYSE_UNITRAIT_LA	opti_unitrait_modlin_new	m_qtlmap_analyse_modlin_ldla.f95
ANALYSE_UNITRAIT_LDJH	opti_unitrait_modlin_new	m_qtlmap_analyse_modlin_ldla.f95
ANALYSE_MULTITRAIT_DA	opti_multitrait_DA	m_qtlmap_analyse_multitrait_DA.f95
ANALYSE_UNITRAIT_MODLIN_cox	opti_unitrait_modlin_cox	m_qtlmap_analyse_modlin_cox.f95
ANALYSE_MULTITRAIT	opti_multitraits	m_qtlmap_analyse_multitrait.f95

Les analyses du module m_qtlmap_contingence.F95¶

Les analyses implémentées dans le module m_qtlmap_incidence.F95 ont un flow d'exécution différent des analyses de type modlin.
Ces analyses utilisent les même mécanismes pour la résolution d'un modèle. On les différencie par :

• le type de variance du modèle (homoscedastique et heteroscedastique)
• le modèle polygénique ou utilisant une matrice de parenté (modèle animal)
• la résolution du modèle (linéaire ou par l'optimisation de la fonction de vraisemblance)
• La construction de la matrice de contingence (les effets à estimer : moyenne générale, effets polygéniques, qtl, haplotypiques, de nuisance, caracteres en tant que covariable (these xiao), interaction,...)

la variable type_model est un entier synthétisant une partie de l'information. Des constantes sont définit dans le module m_qtlmap_incidence.F95.

    integer   , parameter   ,public    :: MASK_INIT_MOD_INC             = INT(b'0000000000000000')
    !//Exclusifs
    integer   , parameter   ,public    :: KIND_HOMOSCEDASTIC            = INT(b'0001000000000000')
    integer   , parameter   ,public    :: KIND_HETEROSCEDASTIC          = INT(b'0010000000000000')

    !//Exclusifs
    integer   , parameter   ,public    :: MODEL_UNITRAIT_POLYGENIC      = INT(b'0000000100000000')
    integer   , parameter   ,public    :: MODEL_MULTITRAIT_POLYGENIC    = INT(b'0000001000000000')
    integer   , parameter   ,public    :: MODEL_MULTITRAIT_POLYGENIC_LU = INT(b'0000010000000000')
    integer   , parameter   ,public    :: MODEL_UNITRAIT_RELATIONSHIP   = INT(b'0000100000000000')

    !//Exclusifs
    integer   , parameter   ,public    :: RESOLUTION_LINEAR             = INT(b'0000000000010000')
    integer   , parameter   ,public    :: RESOLUTION_OPTIMISATION       = INT(b'0000000000100000')

une subroutine set_parameter est utilisée pour mettre à jour la variable type_model (m_qtlmap_incidence.F95)

  subroutine set_parameter(newparameter,allparameter)
       integer , intent(in)    :: newparameter
       integer , intent(inout) :: allparameter
       allparameter = ior(newparameter,allparameter) !// ou logic bit à bit pour les caracteristiques de l'analyse courante (homoscedastic,hetero,lineaire,optim,model animal,....)
  end subroutine set_parameter

  function is_parameter(testparam,allparameter) result(res)
      integer , intent(in)    :: testparam,allparameter
      logical :: res
      res = iand(testparam,allparameter) /= MASK_INIT_MOD_INC
  end function

La variable cont_eff est de type type_effect_contingence (m_qtlmap_incidence.F95). On assigne l'ordre des effets à estimer (de 1 à N) et d'insertion dans la matrice de contingence.
La valeur 0 signifie que l'effet n'est pas à estimer.

type type_effect_contingence
      integer :: general   = 1
      integer :: polygenic = 2
      integer :: qtl       = 3
      integer :: haplo     = 0
      integer :: nuis      = 4
      integer :: traits    = 0
      integer :: inter     = 0

      integer :: nbeff     = 7 ! have to be inscrease if other kind of effects

    end type type_effect_contingence

Plusieurs constantes de ce type sont définit dans le module m_qtlmap_incidence.F95 pour les différentes analyses qui sont implémentées le module.

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_QTL        = type_effect_contingence(1,3,2,0,4,0,0)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_HAPLO      = type_effect_contingence(1,3,0,2,4,0,0) 

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_HAPLO_QTL  = type_effect_contingence(1,4,3,2,5,0,0)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_QTL_TRAITS = type_effect_contingence(1,3,2,0,4,5,0)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_QTL_INTER  = type_effect_contingence(1,5,2,0,4,0,3)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_QTL_WITHOUT_POLY  = type_effect_contingence(1,0,2,0,3,0,0)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_HAPLO_WITHOUT_POLY  = type_effect_contingence(1,0,0,2,3,0,0)

   type(type_effect_contingence) ,parameter ::  CONTINGENCE_RACE        = type_effect_contingence(1,3,2,0,4,0,0)