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Learning, Game Play, and Convergence of Behavior in Evolving Social NetworksPan, Zhengzheng 28 May 2009 (has links)
I study information dissemination and opinion formation in a framework of evolving social networks. Individuals take weighted averages repeatedly to update their opinions. They also update their assessments on others' opinions, represented by an influence weight matrix. It is proven that both opinions and the influence weights are convergent. In the steady state, consensus is reached where all individuals hold the same opinion. Convergence occurs with an extended model as well, which indicates the tremendous influential power possessed by a minority group. Then I impose a dual network structure, where individuals not only collect information, but also use the information to play a coordination game with a selected group of opponents that one is connected with. All individuals update their strategies based on a naive learning process within a separate influence network in which information is disseminated. The selection of opponents also gets updated over time. I calculate the critical values of costs associated with connections for different network structures and strategies to occur in the steady state. Finally, I investigate the outcomes of social learning under various exogenous network structures. Individuals use an algorithm that takes into account both proximity of opinions and impact of neighbors. Results also show consensus, with convergence speed correlated with the network structure. In addition, an endogenous network formation in two stages that utilizes network and distance between agents' opinions is proposed. The resulting networks show power-law patterns in degree distribution. / Ph. D.
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Hepatitis C Virus E1E2 co-evolving networks unveil their functional dialogs and highlight original therapeutic strategiesDouam, Florian 12 December 2013 (has links) (PDF)
Hepatitis C Virus (HCV) infects more than 170 million people worldwide but no vaccine is available yet. HCV entry may represent a promising target for therapies and is mediated by two envelope glycoproteins, E1 and E2, assembled as heterodimer onto the virus surface. However, how E1 and E2 dialog, structurally rearrange and act together during these steps remain poorly defined. In this work, we aimed to clarify the interrelation of E1E2 during virus entry, thus opening ways to potential new therapeutic strategies. We first investigated whether a strong genetic divergence between E1E2 heterodimers may highlight distinct functions. We observed that B-cell derived E1E2 were specialized for B-cell infection, suggesting that new functions can emerge from the E1E2 conformational plasticity. In a second approach, we identified a conserved dialog between E1 and the domain III of E2 that was critical for virus binding and fusion. Moreover, a computational model predicted a strong co-evolution between E1 and E2 as well as potential structural rearrangements, suggesting that HCV E2 is likely a fusion protein able to fold over via its domain III through the mediation of E1. Altogether, these different works highlight that E1 and E2 are involved in complex dialogs that regulate the heterodimer folding and functions, suggesting that E1E2 heterodimer is more likely a single functional protein entity than an association of two proteins with specific functions.
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Statistical inference of Ornstein-Uhlenbeck processes : generation of stochastic graphs, sparsity, applications in finance / Inférence statistique de processus d'Ornstein-Uhlenbeck : génération de graphes stochastiques, sparsité, applications en financeMatulewicz, Gustaw 15 December 2017 (has links)
Le sujet de cette thèse est l'inférence statistique de processus d'Ornstein-Uhlenbeck multi-dimensionnels. Dans une première partie, nous introduisons un modèle de graphes stochastiques définis comme observations binaires de trajectoires. Nous montrons alors qu'il est possible de déduire la dynamique de la trajectoire sous-jacente à partir des observations binaires. Pour ceci, nous construisons des statistiques à partir du graphe et montrons de nouvelles propriétés de convergence dans le cadre d'une observation en temps long et en haute fréquence. Nous analysons aussi les propriétés des graphes stochastiques du point de vue des réseaux évolutifs. Dans une deuxième partie, nous travaillons sous l'hypothèse d'information complète et en temps continu et ajoutons une hypothèse de sparsité concernant le paramètre de textit{drift} du processus d'Ornstein-Uhlenbeck. Nous montrons alors des propriétés d'oracle pointues de l'estimateur Lasso, prouvons une borne inférieure sur l'erreur d'estimation au sens minimax et démontrons des propriétés d'optimalité asymptotique de l'estimateur Lasso Adaptatif. Nous appliquons ensuite ces méthodes pour estimer la vitesse de retour à la moyenne des retours journaliers d'actions américaines ainsi que des prix de futures de dividendes pour l'indice EURO STOXX 50. / The subject if this thesis is the statistical inference of multi-dimensional Ornstein-Uhlenbeck processes. In a first part, we introduce a model of stochastic graphs, defined as binary observations of a trajectory. We show then that it is possible to retrieve the dynamic of the underlying trajectory from the binary observations. For this, we build statistics of the stochastic graph and prove new results on their convergence in the long-time, high-frequency setting. We also analyse the properties of the stochastic graph from the point of view of evolving networks. In a second part, we work in the setting of complete information and continuous time. We add then a sparsity assumption applied to the drift matrix coefficient of the Ornstein-Uhlenbeck process. We prove sharp oracle inequalities for the Lasso estimator, construct a lower bound on the estimation error for sparse estimators and show optimality properties of the Adaptive Lasso estimator. Then, we apply the methods to estimate mean-return properties of real-world financial datasets: daily returns of SP500 components and EURO STOXX 50 Dividend Future prices.
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Hepatitis C Virus E1E2 co-evolving networks unveil their functional dialogs and highlight original therapeutic strategies / Les réseaux de co-évolution au sein des protéines E1 et E2 du Virus de l'Hépatite C révèlent leurs dialogues fonctionnels et proposent de nouvelles stratégies thérapeutiquesDouam, Florian 12 December 2013 (has links)
Le Virus de l’Hépatite C (VHC) infecte 170 millions de personnes dans le monde mais aucun vaccin n’est encore disponible. Le processus d’entrée du VHC dans les hépatocytes représente une cible prometteuse pour le développement de stratégie thérapeutique et est finement régulé par un nombre par les deux glycoprotéines d’envelope du VHC, E1 et E2, assemblé sous la forme d’un hétérodimère incorporé à la surface des particules virales. Cependant, comment E1 et E2 dialoguent, modifient leurs conformations et se coordonnent mutuellement au cours de l’entrée reste encore à être définit. Dans ce travail, nous avons souhaité clarifier l’interrelation entre E1 and E2 au cours de l’entrée afin d’ouvrir la voie à de potentiels stratégies thérapeutiques. Nous avons tout d’abord examiné si une importante divergence génétique entre des hétérodimères E1E2 pouvait être liée à l’existence de fonctions particulières. Nous avons observé une spécialisation des E1E2 isolé des Lymphocytes B pour l’infection de ces mêmes cellules mais pas des hépatocytes, suggérant que de nouvelles fonctions peuvent émerger de la plasticité conformationel de E1E2. Dans un second temps, nous sommes parvenus à identifier un dialogue conservé entre E1 et le domaine III de E2 (E2 DIII), critique pour les processus d’attachement et de fusion du VHC. Nous avons aussi montré grâce à une approche bio-informatique l’existence d’une co-évolution très importante entre E1 et E2. Cette approche a également prédit de potentiel changement de conformations au sein de l’hétérodimère, suggérant que E2 est sans doute une protéine de fusion capable de se replier sur elle-même via le repliement de son domaine III et l’aide de E1. Ainsi, ces différents travaux soulignent l’implication de E1 et E2 au sein de dialogues fins et complexes, qui régulent à la fois les conformations et les fonctions de l’hétérodimère. Ainsi, cela suggère que l’hétérodimère E1E2 représente plutôt une unité fonctionnelle et structurale unique, plutôt que l’association de deux protéines aux fonctions distinctes. / Hepatitis C Virus (HCV) infects more than 170 million people worldwide but no vaccine is available yet. HCV entry may represent a promising target for therapies and is mediated by two envelope glycoproteins, E1 and E2, assembled as heterodimer onto the virus surface. However, how E1 and E2 dialog, structurally rearrange and act together during these steps remain poorly defined. In this work, we aimed to clarify the interrelation of E1E2 during virus entry, thus opening ways to potential new therapeutic strategies. We first investigated whether a strong genetic divergence between E1E2 heterodimers may highlight distinct functions. We observed that B-cell derived E1E2 were specialized for B-cell infection, suggesting that new functions can emerge from the E1E2 conformational plasticity. In a second approach, we identified a conserved dialog between E1 and the domain III of E2 that was critical for virus binding and fusion. Moreover, a computational model predicted a strong co-evolution between E1 and E2 as well as potential structural rearrangements, suggesting that HCV E2 is likely a fusion protein able to fold over via its domain III through the mediation of E1. Altogether, these different works highlight that E1 and E2 are involved in complex dialogs that regulate the heterodimer folding and functions, suggesting that E1E2 heterodimer is more likely a single functional protein entity than an association of two proteins with specific functions.
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