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Intérêts de Recherche:

Mes travaux de recherche se composent de deux champs d’intérêts principaux, soit la statistique génétique et la statistique de données directionnelles :

Statistique Génétique:

  • Analyse de liaison de caractères complexes
  • Analyse de liaison de traits quantitatifs
  • Études d’association cas-témoins
  • Études d’association de traits quantitatifs
  • Études de variantes génétiques rares

Statistique multivariée directionnelle:

  • Analyse de données directionnelles
  • Analyse de rotations et déplacements

En savoir plus:

  • Statistique Génétique: Je suis intéressé au développement de méthodes statistiques pour cartographier les caractères génétiques quantitatifs/qualitatifs dans les analyses génétiques, entre autres pour les maladies génétiques humaines complexes. Cet axe de recherche porte sur les méthodes d’analyse des données issues de la génétique. En particulier:
  1. L’étude de la dépendance familiale qui se caractérise par les modes de transmission des gènes qui influencent les maladies;
  2. Les études d’association cas-témoin qui étudient les liens entre le génotype d’un marqueur génétique et le statut malade-non malade;
  3. L’analyse d’association de caractères génétiques quantitatifs ou qualitatifs, autres que le statut cas-témoin, et leur rôle dans le lien entre une maladie et les variations génétiques;
  4. L’étude de variantes génétiques rares et leur influence sur les maladies humaines complexes.
  • Statistique de Données Directionnelles: Cet axe de recherche focalise sur l’analyse des données directionnelles, rotationnelles et de déplacements d’un corps solide dans l’espace. Ce type de données s’applique dans plusieurs domaines pratiques. Ainsi, les rotations jouent un rôle très important en Biomécanique pour décrire le mouvement des articulations humaines. Récemment, les données directionnelles sont utilisées dans des applications intéressantes en Cristallographie et en Bioinformatique pour décrire la forme géométrique des séquences d’ADN et des protéines. Elles sont utiles pour comprendre la structure et le fonctionnement des protéines dans une cellule, en analysant les protéines comme des objets dans l’espace tridimensionnel. En effet, les protéines sont des macromolécules biologiques qui ont besoin d’une structure spécifique pour effectuer une tâche spécifique dans une cellule. Ainsi, un changement dans la structure de la macromolécule peut affecter ou changer son fonctionnement. Cette information peut être tirée, par exemple, par l’alignement des protéines les unes sous les autres à l’aide de leur structures tridimensionnelles, de manière à en faire ressortir les régions homologues ou similaires. Je m’intéresse au développement de nouvelles méthodes statistiques appropriées pour modéliser la forme d’un objet en caractérisant sa position et son orientation à l’aide des statistiques directionnelles pour répondre à plusieurs problèmes statistiques quant à ce type de données.