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dc.contributor.advisorBriollais, Laurent
dc.contributor.advisorDurrieu, Gilles
dc.contributor.authorSOW, Mohamedou
dc.contributor.otherMassabuau, Jean Charles
dc.contributor.otherSaracco, Jérôme
dc.date2011-05-20
dc.date.accessioned2020-12-14T21:09:54Z
dc.date.available2020-12-14T21:09:54Z
dc.identifier.urihttp://ori-oai.u-bordeaux1.fr/pdf/2011/SOW_MOHAMEDOU_2011.pdf
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/21525
dc.identifier.nnt2011BOR14257
dc.description.abstractLe 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, est fondamental.Nous modélisons ici des données complexes de biologie appliquées à l’étude du comportement de bivalves et à l’analyse de liaison génétique. 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 proposé un modèle de régression non paramétrique et 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.En génétique, nous avons abordé un cadre plus général de statistiques robustes pour l’analyse de liaison génétique. Nous avons développé des estimateurs robustes aux hypothèses de normalités et à la présence de valeurs aberrantes, nous avons aussi utilisé une approche statistique, où nous avons abordé la dépendance entre variables aléatoires via la théorie des copules. Nos principaux résultats ont montré l’intérêt pratique de ces estimateurs sur des données réelles de QTL et eQTL.
dc.description.abstractEnThe development of robust and nonparametric approaches for the analysis and statistical treatment of high-dimensional data sets exhibiting high variability, as seen in the environmental and genetic fields, is instrumental. Here, we model complex biological data with application to the analysis of bivalves’ behavior and to linkage analysis. The application of mathematics to the analysis of mollusk bivalves’behavior gave us the possibility to quantify and translate mathematically the animals’behavior in situ, in close or far field. We proposed a nonparametric regression model and compared three nonparametric estimators (recursive or not) of the regressionfunction to optimize the best estimator. We then characterized the biological rhythms, formalized the states of opening, proposed methods able to discriminate the behaviors, used shot-noise analysis to characterize various opening/closing transitory states and developed an original approach for measuring online growth.In genetics, we proposed a more general framework of robust statistics for linkage analysis. We developed estimators robust to distribution assumptions and the presence of outlier observations. We also used a statistical approach where the dependence between random variables is specified through copula theory. Our main results showed the practical interest of these estimators on real data for QTL and eQTL analysis.
dc.language.isofr
dc.subjectBiomonitoring
dc.subjectRégression non paramétrique
dc.subjectEstimation à noyau
dc.subjectValvométrie HFNI
dc.subjectBivalve
dc.subjectEstimateur robuste
dc.subjectEQTL
dc.subjectMéthode de paires de germains
dc.subject.enBiomonitoring
dc.subject.enNonparametric regression
dc.subject.enKernel estimation
dc.subject.enValvometrie HFNI
dc.subject.enBivalve
dc.subject.enRobust estimator
dc.subject.enEQTL
dc.subject.enSib-pair method
dc.titleDéveloppement de modèles non paramétriques et robustes : application à l’analyse du comportement de bivalves et à l’analyse de liaison génétique
dc.typeThèses de doctorat
bordeaux.hal.laboratoriesThèses de l'Université de Bordeaux avant 2014*
bordeaux.hal.laboratoriesEnvironnements et Paléoenvironnements Océaniques (Talence)
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.type.institutionBordeaux 1
bordeaux.thesis.disciplineGéochimie et écotoxicologie
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale Sciences et Environnements (Pessac, Gironde)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2011BOR14257
dc.contributor.rapporteurMangin, Brigitte
dc.contributor.rapporteurPavé, Alain
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=D%C3%A9veloppement%20de%20mod%C3%A8les%20non%20param%C3%A9triques%20et%20robustes%20:%20application%20%C3%A0%20l%E2%80%99analyse%20du%20comportement%20de%20bivalves%20et%&rft.atitle=D%C3%A9veloppement%20de%20mod%C3%A8les%20non%20param%C3%A9triques%20et%20robustes%20:%20application%20%C3%A0%20l%E2%80%99analyse%20du%20comportement%20de%20bivalves%20et&rft.au=SOW,%20Mohamedou&rft.genre=unknown


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