Analyse statistique des modèles de croissance-fragmentation

Cette étude théorique est pensée en lien étroit avec un champ d'application : il s'agit de modéliser la croissance d'une population de cellules qui se divisent selon un taux de division inconnu, fonction d’une variable dite structurante – l’âge et la taille des cellules étant les deux...

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1. Verfasser: Olivier, Adelaïde
Format: Dissertation
Sprache:eng
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creator Olivier, Adelaïde
description Cette étude théorique est pensée en lien étroit avec un champ d'application : il s'agit de modéliser la croissance d'une population de cellules qui se divisent selon un taux de division inconnu, fonction d’une variable dite structurante – l’âge et la taille des cellules étant les deux exemples paradigmatiques étudiés. Le champ mathématique afférent se situe à l'interface de la statistique des processus, de l’estimation non-paramétrique et de l’analyse des équations aux dérivées partielles. Les trois objectifs de ce travail sont les suivants : reconstruire le taux de division (fonction de l’âge ou de la taille) pour différents schémas d’observation (en temps généalogique ou en temps continu) ; étudier la transmission d'un trait biologique général d'une cellule à une autre et étudier le trait d’une cellule typique ; comparer la croissance de différentes populations de cellules à travers le paramètre de Malthus (après introduction de variabilité dans le taux de croissance par exemple). This work is concerned with growth-fragmentation models, implemented for investigating the growth of a population of cells which divide according to an unknown splitting rate, depending on a structuring variable – age and size being the two paradigmatic examples. The mathematical framework includes statistics of processes, nonparametric estimations and analysis of partial differential equations. The three objectives of this work are the following : get a nonparametric estimate of the division rate (as a function of age or size) for different observation schemes (genealogical or continuous) ; to study the transmission of a biological feature from one cell to an other and study the feature of one typical cell ; to compare different populations of cells through their Malthus parameter, which governs the global growth (when introducing variability in the growth rate among cells for instance).
format Dissertation
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Le champ mathématique afférent se situe à l'interface de la statistique des processus, de l’estimation non-paramétrique et de l’analyse des équations aux dérivées partielles. Les trois objectifs de ce travail sont les suivants : reconstruire le taux de division (fonction de l’âge ou de la taille) pour différents schémas d’observation (en temps généalogique ou en temps continu) ; étudier la transmission d'un trait biologique général d'une cellule à une autre et étudier le trait d’une cellule typique ; comparer la croissance de différentes populations de cellules à travers le paramètre de Malthus (après introduction de variabilité dans le taux de croissance par exemple). This work is concerned with growth-fragmentation models, implemented for investigating the growth of a population of cells which divide according to an unknown splitting rate, depending on a structuring variable – age and size being the two paradigmatic examples. The mathematical framework includes statistics of processes, nonparametric estimations and analysis of partial differential equations. The three objectives of this work are the following : get a nonparametric estimate of the division rate (as a function of age or size) for different observation schemes (genealogical or continuous) ; to study the transmission of a biological feature from one cell to an other and study the feature of one typical cell ; to compare different populations of cells through their Malthus parameter, which governs the global growth (when introducing variability in the growth rate among cells for instance).</description><language>eng</language><subject>Age-Structured equation ; Bifurcating autoregressive process ; Bifurcating Markov chain ; Branching process ; Chaîne de Markov bifurquante ; Equation structurée en taille ; Equation structurée en âge ; Estimation du taux de division ; Malthus parameter ; Nonparametric statistics ; Paramètre de Malthus ; Pdmp ; Processus auto-Régressif bifurquant ; Processus de branchement ; Size-Structured equation ; Splitting rate estimation ; Statistique non-Paramétrique</subject><creationdate>2015</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>230,311,776,881,26958</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://www.theses.fr/2015PA090047/document$$EView_record_in_ABES$$FView_record_in_$$GABES$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>Olivier, Adelaïde</creatorcontrib><title>Analyse statistique des modèles de croissance-fragmentation</title><description>Cette étude théorique est pensée en lien étroit avec un champ d'application : il s'agit de modéliser la croissance d'une population de cellules qui se divisent selon un taux de division inconnu, fonction d’une variable dite structurante – l’âge et la taille des cellules étant les deux exemples paradigmatiques étudiés. Le champ mathématique afférent se situe à l'interface de la statistique des processus, de l’estimation non-paramétrique et de l’analyse des équations aux dérivées partielles. Les trois objectifs de ce travail sont les suivants : reconstruire le taux de division (fonction de l’âge ou de la taille) pour différents schémas d’observation (en temps généalogique ou en temps continu) ; étudier la transmission d'un trait biologique général d'une cellule à une autre et étudier le trait d’une cellule typique ; comparer la croissance de différentes populations de cellules à travers le paramètre de Malthus (après introduction de variabilité dans le taux de croissance par exemple). This work is concerned with growth-fragmentation models, implemented for investigating the growth of a population of cells which divide according to an unknown splitting rate, depending on a structuring variable – age and size being the two paradigmatic examples. The mathematical framework includes statistics of processes, nonparametric estimations and analysis of partial differential equations. The three objectives of this work are the following : get a nonparametric estimate of the division rate (as a function of age or size) for different observation schemes (genealogical or continuous) ; to study the transmission of a biological feature from one cell to an other and study the feature of one typical cell ; to compare different populations of cells through their Malthus parameter, which governs the global growth (when introducing variability in the growth rate among cells for instance).</description><subject>Age-Structured equation</subject><subject>Bifurcating autoregressive process</subject><subject>Bifurcating Markov chain</subject><subject>Branching process</subject><subject>Chaîne de Markov bifurquante</subject><subject>Equation structurée en taille</subject><subject>Equation structurée en âge</subject><subject>Estimation du taux de division</subject><subject>Malthus parameter</subject><subject>Nonparametric statistics</subject><subject>Paramètre de Malthus</subject><subject>Pdmp</subject><subject>Processus auto-Régressif bifurquant</subject><subject>Processus de branchement</subject><subject>Size-Structured equation</subject><subject>Splitting rate estimation</subject><subject>Statistique non-Paramétrique</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>dissertation</rsrctype><creationdate>2015</creationdate><recordtype>dissertation</recordtype><sourceid>RS3</sourceid><recordid>eNotjDsKwkAQQNNYiHoGc4HA7G52k4BNEH8gaGEvk9lZDcQEnVh4I-_hxVS0eq94vGE0K1tsHsKx9NjX0tfXO8eeJb50_vVsPuI5pltXi2BLnIQbni7cfuOuHUeDgI3w5M9RdFguDvN1st2tNvNym2AOWZKTdQVS8OSoUoZcVanUejZpCLpQFrTSZDJvg04VZIXJHQZAyC070orNKJr-tlixHPszywcalN2XUACkmXkDk9g8wQ</recordid><startdate>20151127</startdate><enddate>20151127</enddate><creator>Olivier, Adelaïde</creator><scope>AOWWY</scope><scope>RS3</scope><scope>~IT</scope></search><sort><creationdate>20151127</creationdate><title>Analyse statistique des modèles de croissance-fragmentation</title><author>Olivier, Adelaïde</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-a807-8c569acfdc6cb13c6bb145de34ff29150212c37d5f241079386af0a085e6c21e3</frbrgroupid><rsrctype>dissertations</rsrctype><prefilter>dissertations</prefilter><language>eng</language><creationdate>2015</creationdate><topic>Age-Structured equation</topic><topic>Bifurcating autoregressive process</topic><topic>Bifurcating Markov chain</topic><topic>Branching process</topic><topic>Chaîne de Markov bifurquante</topic><topic>Equation structurée en taille</topic><topic>Equation structurée en âge</topic><topic>Estimation du taux de division</topic><topic>Malthus parameter</topic><topic>Nonparametric statistics</topic><topic>Paramètre de Malthus</topic><topic>Pdmp</topic><topic>Processus auto-Régressif bifurquant</topic><topic>Processus de branchement</topic><topic>Size-Structured equation</topic><topic>Splitting rate estimation</topic><topic>Statistique non-Paramétrique</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Olivier, Adelaïde</creatorcontrib><collection>Theses.fr (Open Access)</collection><collection>Theses.fr</collection><collection>Thèses.fr</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>Olivier, Adelaïde</au><format>dissertation</format><genre>dissertation</genre><ristype>THES</ristype><btitle>Analyse statistique des modèles de croissance-fragmentation</btitle><date>2015-11-27</date><risdate>2015</risdate><abstract>Cette étude théorique est pensée en lien étroit avec un champ d'application : il s'agit de modéliser la croissance d'une population de cellules qui se divisent selon un taux de division inconnu, fonction d’une variable dite structurante – l’âge et la taille des cellules étant les deux exemples paradigmatiques étudiés. 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