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Statistique en écologie et données génomiques

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.

26/10/2017 - 27/10/2017

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