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Jouy-en-Josas

12 mars 2018

Plants d'Arabidopsis thaliana ou Arabette des dames, en fleurs dans une serre de l'Inra Versailles-Grignon.. © Bertrand NICOLAS - Inra, NICOLAS Bertrand

Séminaires MaIAGE : 2 exposés

Le site de Vilvert du centre de recherche Inra Ile-de-France-Jouy-en-Josas recevra prochainement El Houcine Bergou (INRA MaIAGE et KAUST CVV) et Marie-Laure Martin-Magniette (AgroParisTech-INRA, UMR 518 MIA / IPS2).
Ils donneront respectivement les conférences suivantes : "Méthode de recherche directe aléatoire pour une minimisation sans contrainte" et "Modèles de mélange gaussiens et de graphes pour mieux comprendre la réponse aux stress de la plante modèle Arabidopsis."

Publié le 06/03/2018

Lundi 12 mars 2018

Centre de recherche Inra Ile-de-France - Jouy-en-Josas
Bâtiment 210 - Salle de réunions

Conférences de :

A 10 heures

El Houcine Bergou (INRA MaIAGE et KAUST CVV) : Méthode de recherche directe aléatoire pour une minimisation sans contrainte

Dans ce travail, nous considérons le problème de la minimisation sans contrainte d'une fonction lisse dans $ R ^ n $ dans un contexte où seules les évaluations de fonctions sont possibles. Nous concevons une nouvelle méthode de recherche directe aléatoire (RDS) et analysons sa complexité. A chaque itération, RDS génère une direction de recherche aléatoire selon une certaine loi de probabilité fixe. Nos hypothèses sur cette loi sont très faibles. Par exemple, nous permettons la distribution uniforme sur la sphère et également les distributions qui concentrent toutes les mesures sur un ensemble couvrant. Avec un courant itératif $ x $, la fonction objectif est comparée en trois points: $ x $, $ x + \ alpha s $ et $ x- \ alpha s $, où $ \ alpha> 0 $ est un paramètre stepize et $ s $ est la direction de recherche aléatoire. Le meilleur de ces trois points est la prochaine itération. La complexité de RDS dépend de la loi de probabilité via une caractéristique simple étroitement liée à la mesure du cosinus qui est utilisée dans l'analyse des méthodes de recherche directe déterministe (DDS). Contrairement au DDS, où les évaluations de la fonction $ O (n) $ doivent être effectuées dans chaque itération dans le pire des cas, notre méthode de recherche aléatoire nécessite seulement deux nouvelles évaluations de fonction par itération. Par conséquent, alors que DDS dépend quadratiquement de $ n $, notre méthode dépend linéairement de $ n $.

Publications de El Houcine Bergou

A 11 heures

Marie-Laure Martin-Magniette (AgroParisTech-INRA, UMR 518 MIA / IPS2) : Modèles de mélange gaussiens et de graphes pour mieux comprendre la réponse aux stress de la plante modèle Arabidopsis

Les données transcriptomiques sont la source la plus importante de données disponibles actuellement sur les organismes. Pour la plante modèle Arabidopsis, son transcriptome a pu être mesuré dès le début des années 2000 par des puces à ADN. Depuis 2010, nous avons entrepris de faire une étude globale de la réponse aux stress de la plante. Après une présentation du contexte biologique, je présenterai une analyse de coexpression de plusieurs catégories de stress réalisée à l'aide de mélanges gaussiens. Dans la seconde partie de l'exposé, je vous présenterai la construction d'un réseau de corégulation et comment l'étude de ce réseau avec un modèle de mélange de graphes (Stochastic Block Models) a permis de prédire la fonction de certains gènes mal annotés et d'identifier une voie de réponse aux stress.

Publications de Marie-Laure Martin-Magniette

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

Contact(s)
Organisateur(s) :
Estelle Kuhn, Mahendra Mariadassou, Elisabeta Vergu
Département(s) associé(s) :
Mathématiques et informatique appliquées