Environmental demogenetic model

par Arnaud Becheler

Thèse de doctorat en Biologie

Sous la direction de Stéphane Dupas.

Le président du jury était Myriam Harry.

Le jury était composé de Stéphane Dupas, Myriam Harry, Solenn Stoeckel, Renaud Vitalis, Mathilde Carpentier, Christine Dillmann.

Les rapporteurs étaient Solenn Stoeckel, Lacey Knowles.

  • Titre traduit

    Modèle de démogénétique environnemental


  • Résumé

    Les invasions biologiques étant des processus raisonnablement limités dans le temps et l’espace, elles fournissent un cadre propice à l’étude de modèles complexes par simulation numérique. Nous mettons à profit la méthode de Calcul Bayésien Approché (ABC) pour étudier l’invasion du frelon asiatique (Vespa velutina), en estimant les paramètres d’un modèle probabiliste démographique et génétique spatialement explicite. La croissance des populations dans chaque unité paysagère est décrite par une fonction des conditions environnementales locales, tandis que les flux migratoires entre populations sont tirés dans des lois dont les densités sont fonctions de la distance géographique à parcourir. Certains paramètres de ces fonctions sont inconnus et doivent être estimés. Conditionnellement à la démographie, un processus de coalescence permet de simuler l’histoire génétique de l’échantillon. Une fois la simulation achevée, la procédure ABC permet de accepter/rejeter les valeurs de paramètres en fonction de la plausibilité des données génétiques qu’ils permettent de générer. La comparaison de modèles étant une étape clé de la méthodologie ABC, cela impose que différentes versions de simulateurs de coalescence puissent être rapidement développées. A cette fin, cette thèse propose Quetzal, une bibliothèque assez générale pour pouvoir aisément s’adapter à un grand nombre de modèles possibles, et qui inclue des algorithmes originaux et génériques. Les principaux concepts de programmation permettant d’utiliser et d’étendre Quetzal sont également exposés à travers les différents chapitres. Enfin, nous mettons à profit les particularités du contexte d’étude du frelon asiatique pour développer une méthodologie spécifique reposant sur le formalisme des partitions floues et qui permet, en recentrant l’analyse sur les processus démographiques très récents, de réduire le nombre d’hypothèses, le nombre de paramètres et le coût simulatoire de l’analyse.


  • Résumé

    Because biological invasions are processes well delimited in both space and time, they offer a unique framework in which complex models can be studied by numerical simulations. We use the Approximated Bayesian Computation method (ABC)to study the Vespa velutina invasion, estimating the parameters of spatially explicit demographic and genetic probabilistic model. The population growth in each landscape unit is described by a function of the local environmental features, whereas the migration flux between populations are sampled in laws which densities are functions of the geographical distance. Some of the parameters of these functions are unknown and should be estimated. Conditionally to the demography, a coalescence process allows for simulating the genetic history of the sample. Once the simulation done, the ABC method allows for accepting/rejecting the parameters values as a function of the data plausibility they generate. Models comparison is a key step in ABC methodology: this requires that various versions of coalescence-based simulators can be quickly developed. To this end, this thesis offers Quetzal, a library general enough to be easily adapted to an open-ended number of models variants. It includes original and generic algorithms. The main programming concepts required to use and extend Quetzal are presented through the various chapters. Finally, we take advantage of the biological context to develop a specific methodology built on the fuzzy partitions formalism. It allows to focus only on the very recent demographic processes, and consequently to reduce the number of hypothesis,the number of parameters, and the simulation cost of the analysis.


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