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Réseau STrATEGE

STrATEGe : Statistique en écologie et données génomiques

Réseau méthodologique du département MIA de l'Inra

M. Mariadassou, M.-P. Etienne, E. Klein, S. Robin, S. Schbath, S. Soubeyrand

 

Objectif du réseau

L'écologie constitue depuis fort longtemps un champ privilégié de la modélisation statistique. La mesure de la diversité et l’étude des processus responsables de cette diversité, l'étude de la dynamique des populations, l'analyse des interactions entre espèces, y compris les interactions hôtes-pathogènes, sont quelques exemples de problèmes issus de l’écologie et devenus classiques en statistique. Historiquement, ce champ s'est constitué à propos d'espèces « macroscopiques », c'est-à-dire dont les individus peuvent être facilement identifiés (arbres, animaux etc.) et en s'intéressant à des caractères (traits phénotypiques des espèces et variables environnementales) raisonnablement simples à observer et généralement de dimension faible.

Les progrès récents en matière de techniques de séquençage ont ouvert récemment des perspectives nouvelles. D'une part, ces technologies permettent aujourd'hui de s'intéresser à l'écologie de populations ou de communautés d’individus difficiles à observer du fait de leur petite taille (bactéries, levures et autres micro-organismes). À ces échelles, l’identification des individus à partir de fragments de génomes n'est pas toujours possible. D'autre part, aux échelles supérieures, les données génomiques sont aujourd'hui utilisées comme marqueurs moléculaires pour caractériser et suivre les évolutions d'individus et de populations.

L'intérêt de ce réseau est de réunir des statisticiens (intéressés par l'écologie appliquée) et des écologues (intéressés par la modélisation statistique) qui fondent leurs recherches sur des données génomiques. Le premier objectif de ce réseau sera d'identifier les spécificités des différentes échelles d’étude, par exemple en termes de type et taille typique des jeux de données, d’hétérogénéité des processus en jeu et de questions scientifiques d’intérêt. Le deuxième objectif sera d’étudier comment les modèles / données / approches micro-évolutifs et les modèles / données / approches macro-dynamiques peuvent être associés pour investir des questions de recherche multi-échelles. L’objectif final sera d'opérer un transfert de compétences, par exemple en transposant les modèles statistiques utilisés aux échelles supérieures vers les échelles inférieures et les méthodes basées sur l’analyse statistique des données génomiques dans l’autre direction.

Journées des 26 et 27 octobre 2017

Lieu AgroParisTech quelque part à Paris

Inscription : l'entrée est gratuite mais l'inscription est obligatoire en utilisant ce formulaire.

Objectif de ces premières journées : faire un état des lieux des problématiques des différentes communautés concernées et proposer des tutoriaux sur des points méthodologiques précis, avec un focus sur les modèles sur des modèles spatiaux et/ou temporels

Programme provisoire :

Jeudi 26 octobre

  • 13h30 - 15h00 : Approches en métapopulation pour la modélisation des réseaux d'interaction spatialisés (François Massol, CNRS / Université Lille 1)
  • 15h-15h30 : pause café
  • 15h30 - 17h00 : Labeled DBN learning with community structure knowledge. Illustration on ecological network learning (Nathalie Peyrard, INRA - MIAT)

Vendredi 27 octobre

  • 09h00 - 10h30 : Analyse spatialisée de données compositionnelles: quelles approches? quels modèles? (Denis Allard, INRA - BioSP)
  • 10h30-11h : pause café
  • 11h - 12h30 : Geometagenomics illuminates the impact of agriculture on the distribution and prevalence of plant viruses at the ecosystem scale (Philippe Roumagnac, CIRAD - BGIPP)

 

Journées des 9 et 10 mai 2017

Lieu AgroParisTech, site du Maine, Paris 14ème.

Inscription : l'entrée est gratuite mais l'inscription est obligatoire en utilisant ce formulaire d'inscription.

Objectif de ces premières journées : faire un état des lieux des problématiques des différentes communautés concernées et proposer des tutoriaux sur des points méthodologiques précis.

Programme provisoire :

Mardi 9 mai

  • 9h30 - 11h : Théorie neutre de la biodiversité de Hubbell (Fabien Laroche, IRSTEA)
  • 11h-11h30 : pause café
  • 11h30 - 13h : Introduction aux techniques d'estimation d'état et de paramètres utilisées en météorologie, océanographie et en chimie atmosphérique (Marc Boquet, ENPC)

Repas 13h00-14h30

  • 14h30 - 16h00 : Méthodes de régression régularisées (Guillem Rigaill, INRA)

Mercredi 10 mai

  • 09h30 - 10h30 : Apports et questions liés aux données génomiques en écologie microbienne (C. Mougel, INRA)
  • 10h30-11h : pause café
  • 11h - 12h30 : Inférence de réseaux (écologiques) (Julien Chiquet, INRA)

Repas 12h30-14h00

  • 14h00 - 15h30: Introduction to clustering in random graphs (C. Matias, CNRS)

 



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