Séminaire Complex NetworksRSS

Coala : Co-evolution Assessment by a Likelihood-free Approach

http://www.complexnetworks.fr/events/
22/05/2014
Intervenant(s) : Catherine Matias (Laboratoire Stat & Génome, CNRS, Université d'Évry-Val d'Essonne)
Dans cet exposé, je présenterai tout d'abord les problématiques de co-évolution et de co-phylogénie qui portent sur la modélisation de l'évolution conjointe de deux systèmes biologiquement liés (hôtes-parasites ou gènes-espèces). La réconciliation cherche à fournir un scénario explicatif de la co-évolution entre deux phylogénies (arbres) liés, en prenant en compte un certain nombre d'évènements évolutifs comme la co-spéciation, la duplication, la perte et le transfert. Des algorithmes de réconciliation parcimonieuse existent pour une fonction de coût (de chacun des évènements ci-dessus) fixée, mais le résultat est évidemment très dépendant du choix de cette fonction. Une approche naturelle est de choisir pour ces coûts des fonctions inversement proportionnelles à la probabilité de chaque évènement sous un modèle co-évolutif.
Je présenterai une méthode statistique qui permet d'estimer les paramètres d'un modèle de co-évolution entre deux arbres et donc des fonctions de coût associées. Il s'agit d'une méthode de type ABC (approximate Bayesian computation) qui n'utilise pas le calcul de la vraisemblance du modèle (likelihood-free method). J'illustrerai les résultats de la méthode sur données simulées et réelles.

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romain.campigotto (at) nulllip6.fr
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