Shifted stochastic processes evolving on trees : application to models of adaptive evolution on phylogenies.

Résumé : Le projet s'inscrit dans la dynamique de systématisation statistique qui s'opère aujourd'hui dans le champ de l'écologie comparative. Les différents traits quantitatifs d'un jeu d'espèces échantillonné peuvent être vus comme le résultat d'un processus stochastique courant le long d'un arbre phylogénétique, ce qui permet de prendre en compte des corrélations issues d'histoires évolutives communes. Certains changements environnementaux peuvent produire un déplacement de niches évolutive, qui se traduisent par un saut dans la valeur du processus stochastique décrivant l'évolution au cours du temps du trait des espèces concernées. Parce qu'on ne mesure la valeur du processus dynamique qu'à un seul instant, pour les espèces actuelles, certains scénarii d'évolution ne peuvent être reconstruits, ou présentent des problèmes d'identifiabilité, que l'on étudie avec soin. On construit ici un modèle à données incomplètes d'inférence statistique, que l'on implémente efficacement. La position des sauts est détectée de manière automatique, et leur nombre est choisi grâce à une procédure de sélection de modèle adaptée à la structure du problème, et pour laquelle on dispose de certaines garanties théoriques. Un arbre phylogénétique ne prend pas en compte les phénomènes d'hybridation ou de transferts de gènes horizontaux, qui sont fréquents dans certains groupes d'organismes, comme les plantes ou les bactéries. Pour pallier ce problème, on utilise alors un réseau phylogénétique, pour lequel on propose une adaptation du modèle d'évolution de traits quantitatifs décrit précédemment. Ce modèle permet d'étudier l'hétérosis, qui se manifeste lorsqu'un hybride présente un trait d'une valeur exceptionnelle par rapport à celles de ses deux parents.
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 6 novembre 2017 - 16:06:08
Dernière modification le : mercredi 8 novembre 2017 - 01:12:51

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Paul Bastide. Shifted stochastic processes evolving on trees : application to models of adaptive evolution on phylogenies.. Statistics [math.ST]. Université Paris-Saclay, 2017. English. 〈NNT : 2017SACLS370〉. 〈tel-01629648〉

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