PRESENTATION

  • The director words
  • Organigram
  • People
  • Contacts & Access
  • Intranet

RESEARCH

  • Geometry & Images
  • Algorithms Models, Analysis and Computations
  • Data and Stochastic: Theory and Applications

PRODUCTION

  • Seminars & Colloquiums
  • Academical defenses
  • Key Works
  • Publications
  • Sofware
  • Gallery

JOBS

  • Masters & Doctoral studies
  • Job Opportunities
  • UFR-IM2AG
  • ENSIMAG

LINKS

  • Gricad Gitlab Platform
  • INRIA Rhône-Alpes
  • Maimosine
  • AMIES
  • LSI
  • Persyval-lab

LJK-PhD Students Seminar

 

On Tuesday March 22 2016 at 15h00 in Salle 1 - Tour IRMA

 

Seminary of Mr Adrien MAZOYER

 

Modèles de mutation : étude probabiliste et étude paramétrique

 

Summary

 

L'estimation des probabilités de mutation est d'une importance cruciale dans plusieurs domaines de la médecine et de biologie (cancer,tuberculose, microbiologie...). Une construction générale des modèles de mutation se décompose en trois niveaux. Le premier niveau est l'apparition de mutations aléatoires au cours d'un processus de croissance de population. Le second niveau est celui des durées de développement des clones issus de cellules mutantes. Le troisième niveau est celui du nombre de cellules qu'un clone issu d'une cellule mutante atteint pendant une durée de développement donnée. Le modèle classique,
dit de Luria-Delbrück, permet d'obtenir sous forme explicite la loi (asymptotique) du nombre de cellules mutantes observées en fin d'expérience. Elle dépend de deux paramètres : la probabilité individuelle de mutation et le rapport des taux de croissance des cellules normales et mutantes, aussi appelé fitness.
Cependant, les hypothèses de modélisation sous lesquelles on se place dans le modèle de Luria-Delbrück, sont irréalistes : durées de vie exponentielles, indépendance, homogénéité en temps, absence de mort cellulaire... Ce qui conduit inévitablement à un biais d'estimation, en particulier sur le paramètre d'intérêt qui est la probabilité de mutation.
Dans cet exposé, nous présenterons le modèle classique ainsi que les différentes sources de biais qui ont été traitées jusqu'à présent. Nous proposerons ensuite une généralisation permettant de se dédouaner de l'hypothèse d'homogénéité en temps des processus de croissance, ainsi que les différents résultats asymptotiques établis jusqu'à présent.

 

Mentions légales - contact: Webmaster