Applications du calcul des probabilités à la recherche de régions genomiques conservées / par Simona Grusea ; sous la direction de Etienne Pardoux et Pierre Pontarotti
Type de document : ThèseLangue : français ; anglais.Pays: France.Éditeur : [S.l.] : [s.n.], 2008Description : 1 vol. (VI-87 p.) : fig. ; 30 cmBibliographie : Bibliogr. en fin de volume.Sujet MSC : 60C05, Probability theory and stochastic processes, Combinatorial probability62E20, Statistical distribution theory, Asymptotic distribution theory in statistics
62P10, Applications of statistics to biology and medical sciences; meta analysis
92D15, Biology and other natural sciences, Genetics and population dynamics, Problems related to evolution
97-02, Research exposition (monographs, survey articles) pertaining to mathematics educationNote de thèse: Thèse de doctorat, mathématiques, 2008, Aix-Marseille 1En-ligne : Tel
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Bibliogr. en fin de volume
Thèse de doctorat mathématiques 2008 Aix-Marseille 1
Cette thèse se concentre sur quelques sujets de probabilités et statistique liés à la génomique comparative. Dans la première partie nous présentons une approximation de Poisson composée pour calculer des probabilités impliquées dans des tests statistiques pour la significativité des régions génomiques conservées trouvées par une approche de type région de référence.
Un aspect important de notre démarche est le fait de prendre en compte l'existence des familles multigéniques. Dans la deuxième partie nous proposons trois mesures, basées sur la distance de transposition dans le groupe symétrique, pour quantifier l'exceptionalité de l'ordre des gènes dans des régions génomiques conservées. Nous avons obtenu des expressions analytiques pour leur distribution dans le cas d'une permutation aléatoire. Dans la troisième partie nous avons étudié la distribution du nombre de cycles dans le graphe des points de rupture d'une permutation signée aléatoire. Nous avons utilisé la technique ``Markov chain imbedding'' pour obtenir cette distribution en terme d'un produit de matrices de transition d'une certaine chaîne de Markov finie. La connaissance de cette
distribution fournit par la suite une très bonne approximation pour la distribution de la distance d'inversion
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