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Jouy-en-Josas

21 jan 2019

Graphisme moléculaire. Complexation de l'amidon par des matières grasses.. © Inra, INRA

Séminaire "Un cadre bayésien flexible pour étudier l'évolution des traits viraux"

Le site de Vilvert du centre de recherche Inra Ile-de-France - Jouy-en-Josas recevra prochainement Paul Bastide, Institut de Riga, université KU Leven (Belgique).
Il donnera une conférence intitulée "Un cadre bayésien flexible pour étudier l'évolution des traits viraux."

Publié le 11/01/2019

Conférence de Paul Bastide, Institut de Riga, université KU Leven (Belgique)

Un cadre bayésien flexible pour étudier l'évolution des traits viraux

Lundi 21 janvier 2019 à 11h00
Salle de réunions du bâtiment 210

Centre de recherche Inra Ile-de-France - Jouy-en-Josas

Au cours d'une épidémie, on sait que de nombreux agents pathogènes viraux évoluent rapidement, laissant une trace du schéma de propagation dans leurs génomes. La découverte de l'empreinte moléculaire de ce processus de transmission est un objectif clé de l'inférence phylodynamique. L'accent a été relativement moins mis sur l'évolution des traits phénotypiques quantitatifs des virus. Des caractéristiques telles que l'emplacement géographique ou la virulence peuvent être étudiées à l'aide de méthodes comparatives phylogénétiques (PCM) qui représentent un historique évolutif partagé parmi l'ensemble des échantillons non indépendants. Conditionnant sur une telle histoire, les traits observés peuvent être vus comme le résultat d'un processus stochastique en cours d'exécution sur les branches d'un arbre phylogénétique. Le processus Ornstein-Uhlenbeck (OU) est souvent utilisé pour modéliser la sélection stabilisante vers une valeur de trait optimale. Pour un trait multivarié, la dynamique de la trajectoire est contrôlée par une matrice de force de sélection, qui est uniquement contrainte d'avoir des valeurs propres positives. Selon la forme de cette matrice, l'unité d'organisation peut avoir une variété de comportements et est donc adaptée pour modéliser divers processus biologiques.
Nous proposons un cadre d'inférence bayésien pour l'étude de ce modèle flexible. En utilisant une méthode de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), un aspect critique est de pouvoir échantillonner uniformément dans l’espace des matrices contraintes, tant pour la force de sélection que pour la matrice de variance, dans un contexte où l’échantillonnage de Gibbs traditionnel ne peut pas être utilisé. Cela peut être fait en utilisant une transformation en douceur qui cartographie les paramètres à un espace non contraint. Nous avons étudié l'utilisation de deux cartes de ce type, ainsi que des distributions antérieures adéquates. Les méthodes MCMC reposent également sur plusieurs évaluations de vraisemblance, à chaque étape de la chaîne. En exploitant la structure arborescente, nous avons étudié un algorithme rapide et flexible permettant de calculer à la fois la vraisemblance et son gradient pour une large classe de processus, qui contient, sans toutefois s'y limiter, le principe de l’OU. Cela permet d’utiliser des méthodes d’échantillonnage efficaces, telles que l’Hamiltonien de Monte Carlo (HMC).
Nous avons implémenté le nouveau framework dans BEAST, un logiciel phylodynamique flexible et largement utilisé. Cela nous permet de tirer parti des nombreux autres outils de l'écosystème BEAST, tels que le modèle du facteur phylogénétique, qui peuvent être utilisés pour modéliser la variation extra-environnementale ou l'estimation de la probabilité marginale pour la sélection du modèle. Cela nous offre également la possibilité d'intégrer les résultats sur l'espace de tous les arbres probables, dans une analyse intégrée qui part directement des séquences génomiques, au lieu de s'appuyer sur un arbre fixe. Nous illustrons l’utilisation de ce cadre pour l’étude de l’héritabilité de la virulence du virus de l’immunodéficience humaine (VIH), question qui a suscité beaucoup d’attention récemment et pour laquelle le choix du modèle est un aspect essentiel reconnu.

Thèse de Paul Bastide

Accès au centre de recherche Inra Ile-de-France - Jouy-en-Josas

Contact(s)
Organisateur(s) :
Mahendra Mariadassou , Estelle Kuhn, Elisabeta Vergu
Département(s) associé(s) :
Mathématiques et informatique appliquées
Centre(s) associé(s) :
Jouy-en-Josas