Delignette-Muller Marie-Laure -UMR CNRS 5558 Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive

Marie-Laure Delignette-Muller

Professeur des universités - VetAgro-Sup

courriel :

tél : +33 (0)4 72 43 27 56

VetAgro Sup Campus Vétérinaire de Lyon
1, avenue Bourgelat
69280 MARCY L'ÉTOILE
+33 (0)4 78 87 27 40

Equipe Ecologie Quantitative et Evolutive des Communautés

Bâtiment : Mendel 1er étage Bureau : 143

Thèmes de recherche
- +Thème général -Thème général
  
  J’exerce mon activité de recherche dans le domaine de la biométrie. Mon objectif général est de développer des modèles et des méthodes d’inférence et de simulation dans le cadre de l’Appréciation Quantitative des Risques (AQR). Dans ce cadre, mes priorités sont la pertinence biologique des modèles développés, la prise en compte de toutes les sources de variabilité (hétérogénéité inter-individus ou inter-espèces au sein d’une population ou d’une communauté, variabilité temporelle, géographique ...). La quantification de l’incertitude fait aussi partie de mes priorités : mes travaux ont pour objectif ultime de définir des indicateurs de risque fournissant aux gestionnaires des risques toute l’information scientifique qui leur est nécessaire, assortie d’une appréciation du niveau d’ignorance du modélisateur.
  
  Mes travaux se situent plus précisément dans les champs méthodologiques suivants :
  
  Modèles hiérarchiques décrivant les différents niveaux de variabilité, notamment dan le procédé d’acquisition des données, et prenant en compte la nature exacte des données brutes (données continues, discrètes, binaires).
  
  Méthodes d’inférence bayésienne ou fréquentistes permettant d’estimer les paramètres de ces modèles à partir de l’ensemble des connaissances existantes (intégralité des données observées y compris éventuellement les données censurées, dires d’expert, informations recueillies dans la littérature) et un calcul correct de leur incertitude, notamment via une inférence en une seule étape à partir des données brutes.
  
  Méthodes de simulation à partir des modèles hiérarchiques pour l’AQR (notamment Monte Carlo à deux dimensions permettant de séparer variabilité et incertitude).
- +Domaine d’application : modélisation en écotoxicologie
  
  Après une quinzaine d’années de recherche dans le domaine du risque alimentaire, l’écotoxicologie est maintenant le principal domaine d’application de mes développements méthodologiques. L’écotoxicologie vise notamment à prédire les effets de contaminants au niveau d’un écosystème ou d’une communauté d’espèces. Pour ce faire on utilise les résultats de bio-essais obtenus au niveau individuel.
  Je travaille en particulier sur les thèmes suivants en écotoxicologie :
  
  Modélisation de données de reproduction et de survie à l’échelle individuelle avec prise en compte en particulier de l’effet temps et de la variabilité inter-individus et/ou réplicats.
  
  Modélisation de la distribution de sensibilité des espèces (SSD) en prenant en compte l’ensemble des données observées à l’échelle individuelle (réponse des individus en fonction de la concentration en contaminant et du temps) dans le but de pouvoir prédire la réponse d’une communauté d’espèces soumise à une exposition donnée éventuellement variable au cours du temps.

Enseignement
- +Enseignements à VetAgro Sup ou dans le cadre de formations cohabilitées
  
  Responsable de l’enseignement de Biostatistique du Campus vétérinaire de Lyon (Semestre 6)
  
  Responsable de modules de formation initiale (5A) et continue en statistique de VetAgro Sup ouvert aussi aux doctorants de l’école doctorale E2M2 (programme de l’année en cours : http://www3.vetagro-sup.fr/ens/biostat/formcont.html)
  
  Responsable du module « Statistique Bayésienne et Applications » de la 5ème année de l’INSA de Lyon, Spécialité « Bioinformatique et modélisation » (BIM), mutualisé avec les masters 2 bee@Lyon (biodiversité écologie évolution), B3S (santé publique parcours Biostatistique, Biomathématique, Bio-informatique et Santé) et bioinfo@lyon (bioinformatique moléculaire : méthodes et analyses).
  
  Enseignement optionnel de méthodologie pour les travaux expérimentaux dans le cadre des thèses d’exercices vétérinaires (3A / 4A)
  
  Enseignement de statistique du master RAPC (biologie intégrative et physiologie parcours Recherche Animale Préclinique et Clinique)
  
  Formation en statistique bayésienne pour les doctorants et chercheurs (formation LBBE dans le cadre du groupe de statistique bayésienne : http://lbbe.univ-lyon1.fr/-Groupe-de-travail-Statistique-.html).
  
  Site d’enseignement de biostatistique du campus vétérinaire de Lyon : http://www3.vetagro-sup.fr/ens/biostat/accueil.html