Thèse soutenue

Prise en compte de l’organisation hiérarchique des espèces pour la découverte de signatures métagénomiques multi-échelles.
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Auteur / Autrice : Antoine Bichat
Direction : Christophe AmbroiseMahendra Mariadassou
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques appliquées
Date : Soutenance le 09/12/2020
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Évry (Evry, Essonne) - Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Évry (Evry, Essonne)
référent : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
Jury : Président / Présidente : Nathalie Villa-Vialaneix
Examinateurs / Examinatrices : Etienne Roquain, Joseph Salmon, Julie Aubert, Agathe Guilloux
Rapporteurs / Rapporteuses : Etienne Roquain, Joseph Salmon

Mots clés

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Résumé

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Cette thèse porte sur l'inclusion d'informations hiérarchiques dans des procédures de détection d'abondance différentielle sur des données métagénomiques. Les différents taxons qui composent le microbiote sont généralement accompagnés d'un arbre, comme la taxonomie ou la phylogénie, qui traduit une proximité biologique entre eux. Il est alors naturel de vouloir tirer parti de cette information hiérarchique afin d'augmenter la puissance des tests de détection de taxons différentiellement abondants. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux performances des procédures hiérarchiques existantes et à l'impact du choix de l'arbre sur celles-ci. Dans un second temps, nous avons développé notre propre méthode hiérarchique de détection d'abondance différentielle. Celle-ci modélise les z-scores associés à chaque taxon comme la réalisation d'un processus d'Ornstein-Uhlenbeck sur arbre avec sauts dans la valeur optimale du processus puis effectue une régression de type lasso pour déterminer les positions et intensités optimales des sauts.