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Abstract
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Les récentes avancées biotechnologiques permettent maintenant de mesurer une énorme quantité de données biologiques de différentes sources (données génomiques, protéomiques, métabolomiques, phénotypiques), souvent caractérisées par un petit nombre d'échantillons ou d'observations. L'objectif de ce travail est de développer ou d'adapter des méthodes statistiques adéquates permettant d'analyser ces jeux de données de grande dimension, en proposant aux biologistes des outils efficaces pour sélectionner les variables les plus pertinentes. Dans un premier temps, nous nous intéressons spécifiquement aux données de transcriptome et à la sélection de gènes discriminants dans un cadre de classification supervisée. Puis, dans un autre contexte, nous cherchons à sélectionner des variables de types différents lors de la réconciliation (ou l'intégration) de deux tableaux de données omiques. Dans la première partie de ce travail, nous proposons une approche de type wrapper en agrégeant des méthodes de classification (CART, SVM) pour sélectionner des gènes discriminants une ou plusieurs conditions biologiques. Dans la deuxième partie, nous développons une approche PLS avec pénalisation lasso dite de type sparse car conduisant à un ensemble ``creux" de paramètres, permettant de sélectionner des sous-ensembles de variables conjointement mesurées sur les mêmes échantillons biologiques. Un cadre de régression, ou d'analyse canonique est proposé pour répondre spécifiquement à la question biologique. Nous évaluons chacune des approches proposées en les comparant sur de nombreux jeux de données réels à des méthodes similaires proposées dans la littérature, . Les critères statistiques usuels que nous appliquons sont souvent limités par le petit nombre d'échantillons. Par conséquent, nous nous efforçons de toujours combiner nos évaluations statistiques avec une interprétation biologique détaillée des résultats. Les approches que nous proposons sont facilement applicables et donnent des résultats très satisfaisants qui répondent aux attentes des biologistes. Mots clés : sélection de variables, classification, sparse PLS, algorithme stochastique, biologie intégrative
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Thèse de Elodie PORTANIER le jeudi 29 novembre 2018 à 14 h, salle Fontannes bâtiment Darwin D (La Doua)
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A good understanding of mammalian societies requires measuring patterns and comprehending processes of dispersal in each sex. We investigated dispersal behaviour in arvicoline rodents, a subfamily of mammals widespread in northern temperate environments and characterized by a multivoltine life cycle. We compared dispersal across and within species focusing on the effects of external (condition-dependent) and internal (phenotype-dependent) factors. Consequences for population genetic structures are discussed.Jean-Francois se propose aussi de donner dans l'après midi une intervention rapide de 30 mins sur le thème suivant où tous les personnels des sciences de l'environnement - écologie - évolution seraient conviésOuverture de la plateforme PLANAQUA et Ecotron IleDeFrance à la communauté nationale Jean-François Le Galliard, CNRS, Laboratoire Ecologie-Evolution, CEREEP-Ecotron IleDeFrance, Paris Le CEREEP-Ecotron IleDeFrance coordonne pour l'Institut Ecologie-Environnement et l'Ecole normale supérieure la construction d'une série de plateformes expérimentales dédiées à la recherche en écologie. En 2013, le centre procédera à l'ouverture nationale de deux équipements récemments installés sur site à savoir une plateforme complète de mésocosmes aquatiques et un premier ensemble d'Ecolabs, simulateurs climatiques dédiés à l'étude des écosystèmes confinés et inscrits dans la TGIR Ecotrons du CNRS. Au cours de ce bref exposé, les caractéristiques techniques de ces équipements ainsi que les procédures de dépôt des projets pour l'année 2013 seront décrites.
The "Peer Community in" project is a non-profit scientific organization aimed at creating specific communities of researchers reviewing and recommending papers in their field. These specific communities are entitled Peer Community in X, e.g. Peer Community in Evolutionary Biology, Peer Community in Microbiology.The motivation behind this project is the establishment of a high-quality, free, public system for identifying high-quality papers by a specific recommendation that would be recognized within and subsequently beyond the community, including by funding and research agencies.This project should lead to a new scientific publication system, in which papers are deposited in open and free archives, and if appropriate, reviewed and awarded a recommendation publicly guaranteeing their scientific quality. This recommendation could replace the current evaluation and editing process of scientific journals, which is very costly for research institutions.
Les derniers développements de Peer Community In. Il s'agira en particulier des PCI friendly journals (https://peercommunityin.org/pci-friendly-journals/) et du Peer Community Journal (https://peercommunityin.org/pc-journal/)
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Selon l'hypothèse du syndrome de « train de vie » (STV; Ricklefs & Wikelski 2002; Wikelski et al. 2003), des espèces ou populations vivant dans des conditions environnementales différentes montreraient des différences dans leurs caractéristiques physiologiques (métaboliques, hormonales, immunitaires) ayant co-évolué avec certaines particularités biodémographiques propres à chacune de ces conditions. De manière surprenante, deux facettes potentielles du STV ont été négligées à ce jour: 1) en dépit d'un nombre croissant d'études sur les liens entre comportement, métabolisme et traits d'histoire de vie, les différences comportementales ont rarement été considérées dans ces syndromes; 2) Les STV pourraient facilement être appliqués à l'étude intra-populationnelle des (co)variations entre traits. Dans cette présentation, je montre qu'il est possible d'intégrer les traits de personnalité à l'étude du STV. A l'aide d'exemples d'études sur différents modèles animaux, j'illustrerai comment cette approche heuristique permet l'étude du maintien de la variabilité des traits de personnalité dans des populations naturelles.
Recent global changes in climate impose new energetical constraints. As evidence for widespread biological impacts of recent climate change accumulates, there is an increasing interest in understanding how organisms adapt to changing environments. Direct abiotic and indirect biotic factors are impacting on individuals' energy balance. Long-lived vertebrates seem to largely compensate these energetic bottlenecks by phenotypic plasticity. We present a summary of current works on the flexible control of energy expenditure conferred by phenological shifts and heterothermy that provide the ability to respond to environmental variations. Although some species may adapt to climate change through phenotypic plasticity, there are significant limits and costs to this strategy. A detailed understanding of physiological and behavioural mechanisms involved would provide a powerful tool for predicting future ecological patterns and managing their consequences.
A central question in molecular evolution concerns the nature of phenotypic transitions, in particular if neutral mutations hamper or somehow facilitate adaptability of proteins or RNAs to new requirements.Proteins and RNA have been found to accomplish different task by fluctuate between different phenotypes (structures), with frequencies and thus intensity of the associated trait being proportional to their stability. Therefore, functional promiscuity may correspond to different structures with energies close to the ground state which then represent multiple selectable traits. We here postulate that these near-ground state structures facilitate smooth transitions between phenotypes. Using biophysical model systems with exhaustive mappings of genotypes (sequences) onto phenotypes (structures), we demonstrate that this is indeed possible because of a smooth gradient of stability along which any phenotype can be optimised and also because of mutational proximity of similar phenotypes in genotype space.Our model provides a rationalisation of the intriguing, and otherwise puzzling experimental observation that adaptation to new requirements, e.g. latent function of a promiscuous enzyme, can proceed while the "old", phenotypically dominant function is maintained along a series of seemingly neutral mutations.Thus pleiotropy may facilitate adaptation of latent traits BEFORE gene duplications and increase the effective adaptability of proteins