UMR CNRS 5805 EPOC
Environnements et Paléoenvironnements
Océaniques et Continentaux

        

Consignes de Sécurité et Numéros d'Urgence
(à l'usage des personnels du laboratoire)

May 20, 2011

Mohamedou SOW

Gilles Durrieu / Laurent Briollais

M. Alain PAVÉ, Professeur, Université Lyon 1, Rapporteur
Mme. Brigitte MANGIN, Directeur de Recherche, INRA Toulouse, Rapporteur
M. Jérôme SARACCO, Professeur, Université Bordeaux 1, Examinateur
M. Jean-Charles MASSABUAU, Directeur de Recherche CNRS, Bordeaux, Examinateur
M. Laurent BRIOLLAIS, Assistant Professeur, Université Toronto, Directeur de thèse
M. Gilles DURRIEU, Professeur, Université Bretagne Sud, Directeur de thèse

Le développement des approches robustes et non paramétriques pour l'analyse et le traitement statistique de gros volumes de données présentant une forte variabilité, comme dans les domaines de l'environnement et de la génétique quantitative, est fondamental. Nous modélisons ici des données complexes de biologie appliquées à l'étude du comportement de bivalves et à la génétique quantitative. Nous avons aussi testé l'effet de variables d'intérêt.
L'application des mathématiques à l'analyse du comportement de mollusques bivalves nous a permis d'aller vers une quantification et une traduction mathématique de comportements d'animaux in-situ, en milieu proche ou lointain. Nous avons d'abord comparé 3 estimateurs non paramétriques, récursifs ou non, de la fonction de régression pour optimiser le meilleur estimateur. Nous avons ensuite caractérisé des rythmes biologiques, formalisé l'évolution d'états d'ouvertures, proposé des méthodes de discrimination de comportements, utilisé la méthode des shot-noises pour caractériser différents états d'ouverture-fermetures transitoires et développé une méthode originale de mesure de croissance en ligne. Restitués dans le contexte du réchauffement global des océans, nos résultats ont par exemple permis de montrer qu'en Nouvelle Calédonie, les bénitiers H. hippopus sont d'ores et déjà en limite de confort thermique en fin d'été austral.
La génétique quantitative actuelle génère des milliers, voire des millions, de données susceptibles d'expliquer des maladies ou des traits quantitatifs associés à des maladies. Nous avons développé des estimateurs robustes aux hypothèses de normalités et à la présence de valeurs aberrantes et nous avons abordé la dépendance entre variables aléatoires en utilisant la théorie des copules. En travaillant sur des couples frères - soeurs, nous montrons l'intérêt pratique de ces estimateurs en vue d'identifier des marqueurs génétiques explicatifs de la variation d'un phénotype ou de la différence d?expression d'un gène.

http://www.theses.fr/2011BOR14257