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ALEXANDRE BUREAU

Professeur titulaire
Faculté de médecine
Département de médecine sociale et préventive


Coordonnées
Centre de recherche : Centre de recherche CERVO
Adresse :

2601, chemin de la Canardière
Québec
Québec
G1J 2G3
Canada

Téléphone : +1 (418) 663-5747, poste 4780
Télécopieur : +1 (418) 663-5971
Courriel : alexandre.bureau@msp.ulaval.ca
Site Web : http://www.crulrg.ulaval.ca/pages_perso_chercheurs/bureau_a/

Spécialités
Planification d'études d'épidémiologie génétique. Méthodes statistiques pour l'analyse de liaison génétique et l'analyse de l'association entre génotype et phénotype dans les maladies complexes, particulièrement les maladies psychiatriques. Prise en compte des interactions entre gènes et des interactions entre gènes et environnement. Modélisation du phénotype pour l’analyse génétique des troubles psychiatriques.

Intérêts de recherche
Mes intérêts de recherche incluent la distinction de sous-types de maladies génétiquement distinctes à partir de symptômes observés, et les plans d’échantillonnage et l’analyse d’études d’association et de liaison génétique tenant compte des interactions entre facteurs de risque génétiques et environnementaux.

Ce que nous considérons comme une maladie peut être en fait une collection de sous-types de maladie, distincts les uns des autres, partageant des composantes cliniques, mais causés par différents gènes ou autres facteurs. Un projet en collaboration avec les docteures Aurélie Labbe et Chantal Mérette vise à développer des méthodes statistiques pour distinguer de tels sous-types en se basant sur un ensemble de symptômes mesurés sur des patients participant à des études cliniques familiales. Nous appliquons ensuite des méthodes d’analyse de liaison génétique pour localiser les gènes responsables de chaque sous-type de maladie. (Bureau et al., Genet. Epidemiol. 2008)

J’ai étudié également l’efficacité relative de plans d’échantillonnage pour détecter l’association de variants génétiques avec des maladies et les effets d’interaction entre ces variants et des facteurs environnementaux. Je m’intéresse en particulier à l’échantillonnage imbriqué à l’intérieur de grandes cohortes originellement établies pour étudier prospectivement l’effet de facteurs environnementaux sur le risque de maladies. J’ai observé que la méthode de sélection d’un échantillon des individus de la cohorte pour génotypage de variants que l’on désire tester a une grande influence sur l’efficacité de l’estimation de paramètres de risque (Bureau et al., Epidemiology 2008).

Un autre aspect de ma recherche est de développer des stratégies pour tester l’association ou la liaison génétique de variants génétiques avec une maladie lorsqu’un facteur de risque génétique ou environnemental pour cette maladie a déjà été identifié. Le défi est de tirer avantage du fait que l’effet du variant génétique peut dépendre du génotype au gène connu (interaction) sans compromettre la puissance de l’analyse. Pour les tests d’association, je considère des modèles contraints permettant certaines formes spécifiées d’interaction pour optimiser la puissance des tests. Afin d’appliquer la même stratégie quand le marqueur de risque à un locus est un haplotype, on peut avoir recours aux méthodes de régression développées par mon étudiante Latifa Elfasihi et qui tiennent compte de l’incertitude due à l’ambiguïté de la phase des haplotypes à deux locus simultanément.

Les questions d’interaction entre plusieurs gènes et avec des facteurs environnementaux se posent également en analyse de liaison génétique. Dre Chantal Mérette et moi collaborons pour développer des approches d’analyse de liaison sous des modèles à deux locus qui capturent l’interaction entre deux gènes de susceptibilité. Nous mettons l’accent sur la définition et l’étude des propriétés statistiques des scores LOD conditionnels pour tester la liaison à un gène sachant l’information de liaison à un autre gène.

Dans le cadre de ma recherche, je développe et mets à la disposition de la communauté scientifique des logiciels d’analyse statistique pour l’épidémiologie génétique. Les logiciels que j’ai créés sont disponibles sur mon site web personnel.

Techniques
Analyse de liaison génétique et la cartographie génétique basée sur le déséquilibre de liaison. Dérivation de propriétés statistiques asymptotiques. Simulations de Monte Carlo.

Projets
High density polymorphisms analysis of candidate genes involved in osteoporosis, bone remodeling and homeostasis.

Méthodes de planification et d'analyse statistique d'études visant la détection de polymorphismes associés à une maladie et l'estimation d'interactions entre gènes et entre gènes et environnement.

Modeling complex disease symptoms to redefine the phenotype in linkage analysis.

Monoamines, depression and suicidal behavior: Investigation of gene-gene and gene-environment interactions.

Polyamines, depression and suicide: Brain expression screening, functional assays and genetic variation studies.

Enseignement
EPM-66597 Analyse avancée de données discrètes

Principales publications
Bureau A, Diallo MS, Ordovas JM, Cupples LA. Estimating interaction between genetic and environmental risk factors: efficiency of sampling designs within a cohort. Epidemiology. 2008; 19(1):83-93. PMID : 18091418.

Bureau A, Dupuis J, Falls K, Lunetta KL, Hayward B, Keith TP, Van Eerdewegh P. Identifying SNPs predictive of phenotype using random forests. Genet Epidemiol. 2005; 28(2):171-82. Full text

Bureau A, Shiboski S, Hughes JP. Applications of continuous time hidden Markov models to the study of misclassified disease outcomes. Stat Med. 2003; 22(3):441-62. Full text

Équipe
Arafat Tayeb, stagiaire post-doctoral
Jean-René Tagne Kuelah, étudiant à la maîtrise
Jordie Croteau, professionnel de recherche

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