Vers une amélioration de l’analyse des données et une optimisation des plans d’expérience pour une analyse quantitative du risque en écotoxicologie

par Carole Dubuc

Thèse de doctorat en Biostatistiques et modélisation

Sous la direction de Sandrine Charles et de Marie-Laure Delignette-Muller.

Soutenue le 27-03-2013

à Lyon 1 , dans le cadre de École Doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation , en partenariat avec Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive (laboratoire) .

Le président du jury était Bruno Combourieu.

Le jury était composé de Marie Simon-Cornu.

Les rapporteurs étaient Patrick Flammarion, Laurent Lagadic.


  • Résumé

    En écotoxicologie, les effets des substances toxiques sur les organismes vivants sont classiquement mesurés au niveau individuel, en laboratoire et selon des normes, ce qui assure la reproductibilité des bioessais et le contrôle des facteurs environnementaux. Ces tests standardisés, en toxicité aiguë ou chronique, portent généralement sur la survie, la reproduction et la croissance d'organismes modèles de laboratoire ; leur analyse statistique conduit à l'estimation de concentrations critiques d'effet. Ce sont ces concentrations qui sont utilisées en analyse quantitative du risque en écotoxicologie. Cependant, pour l'estimation d'un même type de concentration critique d'effet, différentes méthodes/modèles peuvent être utilisés qui sont plus ou moins adaptés en fonction du type de jeux de données. Le premier objectif de ce travail de thèse est donc de sélectionner les méthodes/modèles les plus adaptés afin d'améliorer l'analyse des données issus des tests de toxicité et donc l'estimation des concentrations critiques d'effet. Habituellement, les jeux de données sont construits à partir de tests standards en fonction de l'organisme étudié : la durée du test est généralement fixée et des recommandations sont faites, par exemple sur le nombre minimal d'organismes à exposer à un nombre minimal de concentrations. Il est donc légitime de penser que ces recommandations ne sont pas forcément les plus adaptées pour toutes les concentrations critiques d'effet et les méthodes/modèles les plus adaptés. C'est pourquoi, le deuxième objectif de cette thèse est d'optimiser les plans d'expérience afin d'aller soit vers une amélioration des estimations des concentrations critiques d'effet à coût constant soit pour un même niveau de qualité des estimations, d'éviter le gaspillage en temps et en organismes

  • Titre traduit

    Towards an improvment of data analysis and experimental design optimisation for ecotoxicology risk assessment


  • Résumé

    In ecotoxicology, the effects of toxic compounds on living organisms are usually measured at the individual level, in the laboratory and according to standards. This ensures the reproducibility of bioassays and the control of environmental factors. Bioassays, in acute or chronic toxicity, generally apply to survival, reproduction and growth of organisms. The statistical analysis of standardized bioassays classically leads to the estimation of critical effect concentrations used in risk assessment. Nevertheless, several methods/models are used to determine a critical effect concentration. These methods/models are more and less adapted to the data type. The first aim of this work is to select the most adapted methods/models to improve data analysis and so the critical effect concentration estimation. Usually, data sets are built from standard bioassays and so follow recommendations about exposure duration, number and range of tested concentrations and number of individuals per concentration. We can think that these recommendations are not the most adapted for each critical effect concentration and each method/model. That’s why, the second aim of this work is to optimize the experimental design in order to improve the critical effect concentration estimations for a fixed cost or at least to reduce the waste of time and organisms


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Claude Bernard. Service commun de la documentation. Bibliothèque numérique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.