EVALUATION DE LA DIFFUSION SPATIALE DE LA FIEVRE APHTEUSE DANS DES ZONES A FORTE DENSITE ANIMALE (DOCTORAT (BIOSTATISTIQUE))

LE KREMLIN-B.- PARIS 11-BU Méd (940432101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocPARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF

Estimation de la loi de la durée de séjour en présence d'une censure post-évènement d'intérêt. (Application à la croissance des fruits du cacaoyer et modélisation du risque d'attaque par la pourriture brune au Cameroun)

Nous nous sommes intéressés dans cette étude à l'estimation de la loi de la durée de séjour en prenant en compte les individus sur lesquels l'évènement d'intérêt et la censure peuvent se produire dans un même intervalle et être observés. Pour cela, nous avons proposé deux approches d'estimation non paramétrique basées sur une approximation asymptotique quand la longueur de l'intervalle entre deux dates consécutives d'observation tend vers 0. La première est basée sur une relation intégrale et la deuxième est basée sur une restauration des durées de séjour. Nous nous sommes servis de ces approches pour monter un modèle de croissance des fruits du cacaoyer en fonction du climat. Nous avons également estimé la sensibilité (probabilité de pénétration et de réussite d'infection) des fruits en fonction de leur stade et le potentiel infectieux (nombre moyen de spores sur un fruit) par date. Ce potentiel infectieux nous permettrait de monter un modèle du potentiel infectieux en fonction des fruits attaqués. La connaissance du potentiel infectieux en fonction des fruits attaqués, de l'estimation de la sensibilité suivant les stades, de l'estimation du modèle de croissance permettra alors de monter un modèle dynamique du potentiel infectieux pour prédire le risque d'évolution de la pourriture brune des fruits du cacaoyerWe are interested in this study in estimating the lifetime distribution by taking into consideration individuals on which the interest event and the censorship can occur in the same intervaland both events were then observed. We proposed two nonparametric approaches based on an asymptotic approximation when the lengthbetween two consecutive observation days tends to 0. The first one was based on an integral relationship and the second one on a lifetime restoration. We used theses approaches to build a fruitgrowth model depending on climatic variables. We also estimated the susceptibility (success probability of attack by a spore on a fruit) of the fruit depending of its developmental stage and theinfectious potential of the disease over time.This infectious potential could help to build a model of infectious potential depending on infected fruits. The knowledge of the infectious potential depending on infected fruits, the estimation of the susceptibility of the fruit and the model of growth will allow to built a dynamic model of infectious potential to predict the evolution risk of disease progressionMONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

Modéliser le pollen piégé au sol en fonction de la végétation simulée par LPJ-GUESS : Un modèle hiérarchique des processus intégrant sur-dispersion et zéros structurels

International audienceEn paléoclimatologie, la reconstruction du climat passé est obtenue par l'utilisation d'un modèle statistique de la relation entre le pollen contenu dans les sédiments et le climat. Ces modèles sont calibrés sur les données modernes. Introduire dans le modèle statistique un modèle physique de végétation devrait améliorer la prédiction des climats anciens. Néanmoins, cela nécessite de modéliser la distribution des pollens en fonction de la végétation.Deux difficultés doivent être prises en compte. D'une part, le modèle doit être ajusté sur une grande quantité de données de façon à intégrer une large gamme de climats. D'autre part les données de pollen disponibles présentent une forte sur-dispersion. Dans le cadre des modèles hiérarchiques, nous développons un modèle bayésien qui inclut les principaux processus en jeu : production, dispersion spatiale, accumulation et échantillonnage du pollen mais aussi l'erreur induite par le modèle de végétation. Les processus d'accumulation et d'échantillonnage sont représentés par un modèle Multinomial-Poisson. Ce modèle permet de prendre en compte une sur-dispersion et la présence de zéros structurels. La dispersion est modélisée par un noyau Gaussien et l'erreur du modèle de végétation est décrite par un mélange de lois Gamma. Nous montrons que les paramètres du modèle Multinomial-Poisson sont estimables et le vérifions en pratique par simulation. L'inférence sur une partie des données réelles confirme une sur-dispersion importante des données de pollen. La forme du modèle permet de paralléliser l'algorithme d'ajustement, ce qui permettra de travailler sur le jeu de données complet

Etude intégrée du développement d'une maladie ré-émergente transmise par vecteur

National audienc

Spécifier un processus caché non modélisé en déterminant le lien asymptotique entre résidus et processus caché (application à l'analyse de la variabilité dans les expériences de propagation des rouilles du blé)

MONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

Spatial prediction of the mark of a location-dependent marked point process: How the use of a parametric model may improve prediction

summary:We discuss the prediction of a spatial variable of a multivariate mark composed of both dependent and explanatory variables. The marks are location-dependent and they are attached to a point process. We assume that the marks are assigned independently, conditionally on an unknown underlying parametric field. We compare (i) the classical non-parametric Nadaraya-Watson kernel estimator based on the dependent variable (ii) estimators obtained under an assumption of local parametric model where explanatory variables of the local model are estimated through kernel estimation and (iii) a kernel estimator of the result of the parametric model, supposed here to be a Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimator derived under the local parametric model when complete and sufficient statistics are available. The comparison is done asymptotically and by simulations in special cases. The procedure for better estimator selection is then illustrated on a real-life data set

Etude intégrée du développement d'une maladie réémergente transmise par vecteur

UMR BGPI Equipe 6National audienc

Modélisations de la dispersion du pollen et estimation à partir de marqueurs génétiques.

La dispersion du pollen est une composante majeure des flux de gènes chez les plantes, contribuant à la diversité génétique et à sa structure spatiale. Son étude à l'échelle d'un épisode de reproduction permet de comprendre l'impact des changements actuels (fragmentation, anthropisation....) et de proposer des politiques de conservation. Deux types de méthodes basées sur les marqueurs microsatellites estiment la fonction de dispersion du pollen: (i) les méthodes directes (e.g. mating model) basées sur l'assignation de paternité et nécessitant un échantillonnage exhaustif (position et génotype des individus du site étudié, génotypes de graines échantillonnées sur des mères); (ii) les méthodes indirectes (e.g. TwoGener), nécessitant un échantillonnage réduit (génotypes des graines, génotypes et positions des mères) et résumant les données en indices génétiques. Nous proposons la formalisation statistique de ces deux types de méthodes et montrons qu'elles utilisent des fonctions de dispersion différentes: les méthodes directes estiment une fonction forward potentielle (déplacement du pollen depuis le père), les méthodes indirectes une fonction backward intégrative (de la fécondation jusqu'à l'existence du père). Nous explicitons le lien entre fonctions backward et forward, des hypothèses menant à leur équivalence, et des contraintes affectant les fonctions backward. Nous développons enfin une méthode de calcul bayésien approché qui permet (i) une estimation forward, (ii) avec des intervalles de crédibilité, (iii) à partir d'un jeu de données non exhaustif et d'informations partielles (e.g. positions sans génotype) et (iv) l'utilisation de différents modèles de dispersion.Pollen dispersal is a major component of gene flow in plants. It determines to genetic diversity and spatial genetic structure.Studying it at the scale of a single reproduction event enables to understand the impact of current changes (fragmentation, anthropization ...) and to propose conservation practices.Two types of methods, based on microsatellite markers, estimate pollen dispersal functions : (i) direct methods (e.g. mating model) based on paternity assignment require exhaustif sampling (position and genotype of individuals in the study plot, genotypes of seeds harvested on mothers); (ii) indirect methods (e.g. TwoGener), require a weaker sampling (seeds genotypes, genotypes and positions of their mothers) and summarize data through genetic indices.We propose a statistical formalization of both types of methods and show that they rely on different dispersal functions : the direct methods estimate a potential forward function (pollen transfer from the father), whereas the indirect methods estimate an integrative backward one (from fecondation to father existence). We exhibit the link between forward and backward functions, assumptions leading to their equivalence and constrains affecting the backward functions.Finally, we develop an Approximate Bayesian Computation method, which enable (i) a forward estimation, (ii) with credibility intervals, (iii) from a non exhaustive dataset and partial information (e.g. positions without genotypes) and (iv) the use of different dispersal models.MONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

Spatio-temporal analysis of disease spread provides insights into the epidemiology of european stone fruit yellows

International audienceEuropean stone fruit yellows (ESFY) is caused by a phytoplasma and transmitted by Cacopsylla pruni. As it is becoming a major threat in Europe for Prunus orchards, we need more knowledge on many fundamental epidemiological processes of this disease. Up to now, the spread of ESFY in an orchard has not been analysed on a statistical basis, and the underlying mechanisms are poorly documented: How is the pathogen introduced into an orchard? How long are the incubation, latent and infectious periods for the infected trees? What is the current range of the dissemination? Can we estimate transmission parameters from the observed patterns? To begin addressing these questions, we adopted a hypothesis testing approach to the spatio-temporal correlations between the symptomatic trees. The case study presented here is based on a long-term (17 years) survey and mapping of symptomatic trees in a group of 4 adjacent apricot orchards. After a description of the temporal dynamics of the disease and of its spatio-temporal pattern, we tested hypotheses on the proximity between symptomatic trees. Our results show the unevenness of disease introduction and/or symptom expression within this group of orchards. We also demonstrate that the infected trees are too close from one to another to be the result of independent infections. The epidemiological significance of the results is discussed