Exposé

Développement de nouvelles méthodologies statistiques pour l’analyse de données de protéomique quantitative

Jeudi, 24 mars 2022 - 10:15 - 11:15
L’analyse protéomique consiste à étudier l’ensemble des protéines exprimées par un système biologique donné, à un moment donné et dans des conditions données. Les récents progrès technologiques en spectrométrie de masse et en chromatographie liquide permettent d’envisager aujourd’hui des études protéomiques à large échelle et à haut débit. Cette présentation portera sur mes travaux de développement de méthodologies statistiques pour l’analyse des données de protéomique quantitative et présente ainsi trois principales contributions.

A constrained marginal zero-inflated binomial regression model

Jeudi, 27 janvier 2022 - 10:15 - 11:15

Zero-inflated models have become a popular tool for assessing relationships between explanatory variables and a zero-inflated count outcome. In these models, regression coefficients have latent class interpretations, where latent classes correspond to a susceptible subpopulation with observations generated from a count distribution and a non-susceptible subpopulation that provides only zeros. However, it is often of interest to evaluate covariates effects in the overall mixture population, that is, on the marginal mean of the zero-inflated count.

On some Possibilities and Limitations of Statistical Learning Theory in the Stationary Ergodic Framework

Jeudi, 13 janvier 2022 - 11:30 - 12:30

Abstract: In this talk I will introduce some nonparametric statistical learning techniques for sequential data in the presence of long-range dependencies. The relevant literature on this topic typically involves such parametric structural assumptions as autoregressive, moving average or Markovian models. However, the theoretical guarantees obtained under such standard modelling assumptions do not hold in the presence of statistical dependencies.

JOURNEE INTERNE DU LMRS et POT

JOURNEE INTERNE DU LMRS (ANNULEE, REPORTEE EN 2022)

Jeudi, 16 décembre 2021 - 10:30 - 14:00

La journée interne du laboratoire aura lieu le 16/12 à 10h30 dans la salle de séminaire, suivant le programme :

Exposés de 20 minutes + 10 minutes de questions (Un grand merci aux trois volontaires !)

10h30-11h00  Vlad Barbu
11h00-11h30  Mohamed El Machkouri
11h30-12h00  Philippe Jouan

> 12h00 Pot organisé par le labo (désolé, le potluck n'est toujours pas possible).

Séance du Groupe de Travail commun EDP-CS

Du phloème au paysage : quelques problèmes de modélisation continue des interactions plantes-ravageurs (reporté en février 2022)

Mardi, 30 novembre 2021 - 11:30 - 14:00

Nous aurons le plaisir d'accueillir Y. Mammeri d'Amiens

Résumé: Présentation de quelques résultats concernant la modélisation du développement des plantes dans leur environnement. En partant d'un nouveau modèle de distribution de sucrose dans les arbres, nous arriverons à la propagation de ravageurs (végétales ou animales) dans des paysages agricoles. Son propos sera centré sur des systèmes continus de type advection-réaction-diffusion.
 
Annulé, reporté en février 2022

GT-PTESD20211206

Modèle de croissance d’interfaces aléatoires : limites hydrodynamiques et fluctuations

Lundi, 6 décembre 2021 - 11:00 - 12:00

Dans cet exposé, nous présenterons quelques modèles d’interfaces aléatoires évoluant, à l’échelle microscopique, selon une dynamique Markovienne souvent en bijection avec des dynamiques de particules ou des modèles de dimères. Un des objectifs est de démontrer la limite hydrodynamique, c’est à dire la convergence de l’interface rééchelonnée en temps et en espace vers une interface macroscopique déterministe dont le mouvement est régi par une équation de Hamilton-Jacobi.

Nonparametric estimation of the conditional distribution function for surrogate data by the regression model

Jeudi, 16 décembre 2021 - 10:15 - 11:15

The main objective of this work is to estimate the conditional cumulative distribution using the nonparametric kernel method for a surrogated scalar response variable given a functional random one. We introduce the new kernel type estimator for the conditional cumulative distribution function (cond-cdf) of this kind of data. Afterwards, we estimate the quantiles by inverting this estimated cond-cdf and state the asymptotic properties.

Modélisation hiérarchique multiplicative de l'interaction génotype x environnement pour des dispositifs expérimentaux flexibles en sélection participative et décentralisée.

Jeudi, 25 novembre 2021 - 10:15 - 11:15

Les programmes de sélection participative et décentralisée vise à développer des variétés adaptées aux contraintes agroécologiques et économiques de chaque ferme.

Pages