La théorie de la sélection sexuelle a été largement élaborée à partir du constat de dimorphisme sexuel chez les espèces à sexes séparés. Une de ses caractéristiques générales est une sélection plus forte pour l'augmentation du nombre de partenaires sexuels chez les mâles que chez les femelles qui résulterait d'un investissement différentiel dans les descendants entre les deux sexes (anisogamie). Si hermaphrodisme et sélection sexuelle sont considérés comme compatibles depuis les travaux de Charnov (1979), les études sur le sujet restent rares que ce soit chez des animaux ou des plantes. Une raison importante est que la méthodologie disponible pour quantifier la sélection sexuelle ne prend pas en compte les particularités des hermaphrodites (par ex., corrélations ou effets croisés entre les deux fonctions sexuelles d'un même individu, autofécondation). Le premier objectif de cette thèse est de combler cette lacune méthodologique en proposant un cadre travail adapté aux hermaphrodites, que nous appliquons dans une étude empirique chez Physa acuta, un gastéropode hermaphrodite d'eau douce. Nous observons que la sélection sexuelle est plus intense sur la fonction mâle, comme généralement chez les espèces gonochoriques. Par ailleurs, nous ne détectons aucun effet des particularités des hermaphrodites dans cette expérience. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons de manière plus détaillée aux composantes du succès reproducteur mâle (RSm). Nous montrons que chez P. acuta il existe une priorité spermatique au premier partenaire mâle lorsque plusieurs individus sont en compétition. Enfin, nous proposons une décomposition de la variance de RSm en ses composantes pré- et post-copulatoires, qui représentent respectivement 60 et 40% de la variance. Dans la troisième partie, nous intégrons la sélection sexuelle à l'étude de l'évolution de l'allocation sexuelle d'un hermaphrodite, via une approche d'évolution expérimentale chez P. acuta. Menée sur plus de 10 générations, elle vise à faire évoluer l'allocation sexuelle de manière disruptive (lignées mâle ou femelle) en sélectionnant les composantes mâle et femelle du succès reproducteur. Les résultats préliminaires suggèrent qu'il est possible de manipuler l'allocation sexuelle chez un hermaphrodite simultané en sélectionnant sur son régime d'appariement. Nous concluons que l'anisogamie suffit à justifier l'existence de la sélection sexuelle sans avoir à supposer un dimorphisme sexuel. Son étude chez les hermaphrodites simultanés ouvre des perspectives pour la compréhension du rôle de l'allocation sexuelle dans l'évolution des systèmes de reproduction. / A cornerstone of the theory of sexual selection in gonochoric species is sexual dimorphism. A very general result is stronger selection on males than on females for increasing mating success, and this fundamentally relies on differential investment in offspring between the sexes (anisogamy). Although sexual selection does operate in hermaphroditic species as well, few empirical studies have been performed whether in animals or in plants. The main reason is that the current framework for studying sexual selection does not incorporate the particularities of hermaphrodites, including correlations or cross-sex effects between sex functions and self-fertilization. The first goal of this thesis is to fill this gap by proposing an appropriate framework for hermaphrodites (generalizing that available for gonochoric species). It was applied to approach sexual selection in the hermaphroditic freshwater gastropod Physa acuta. Sexual selection turns out to be stronger on the male than on the female function, as classically observed in gonochorists. Moreover, we do not detect any effect in relation to hermaphrodites' particularities. We then focus on the components of male reproductive success (RSm) in more details. We detect a pattern of sperm precedence in conditions of sperm competition. We develop a new method for decomposing the variance in RSm into pre- and post-copulatory components (representing 60 and 40% of the variance respectively). The third section aims at integrating sexual selection in studies of sex allocation and its evolution. It relies on a protocol of experimental evolution in P. acuta. Conducted over more than 10 generations. Its aim is to observe the evolution of sex allocation by disruptively selecting male and female components of reproductive success. Preliminary results indeed suggest that it is possible to manipulate sex allocation in a simultaneous hermaphrodite by manipulating its mating system. We conclude that anisogamy alone is a sufficient condition for sexual selection to proceed, and that sexual dimorphism is not required. Study sexual selection in simultaneous hermaphrodites gives insights for understanding the role of sex allocation in the evolution of mating systems.

Dans le cadre de cette thèse nous nous sommes intéressés à l'étude de l'évolution et de la variabilité génétique de la famille des butyrophilines (BTN), des récepteurs de la superfamille des immunoglobulines impliqués dans la régulation de la réponse immunitaire. Par une étude phylogénétique approfondie nous avons caractérisé chez les mammifères 14 groupes phylogénétiques résultant d'une série de duplications à partir de huit gènes ancestraux à la base des thériens. Par la suite, nous avons étudié l'évolution des BTN de la région CMH chez les primates et leur variabilité génétique dans les populations humaines par une analyse minutieuse des données de séquençage générées du projet 1000 Genomes pour plus de 1600 individus à travers le monde. Nous avons montré que l'évolution du gène BTNL2 est marquée par une pression de sélection positive diversifiante chez les mammifères qui est accompagnée chez les hominoïdes d'un niveau de polymorphisme élevé induisant la formation de variants tronqués de BTNL2. Chez l'homme, quatre lignages d'allèles ont été identifiés. Ils ont été maintenus à des fréquences intermédiaires par une forte sélection balancée. D'autre part, l'analyse phylogénétique détaillée du groupe BTN3 (BTN3A1, 3A2 et 3A3) a montré la présence d'une évolution concertée, caractérisée par une homogénéisation forte et récurrente de la région codant pour le peptide signale et le domaine IgV chez les hominoïdes, au cours de laquelle les séquences de 3A1 et 3A3 sont remplacées par la séquence de 3A2. Chez l'homme, ces gènes sont polymorphismes important avec plus de 46 allèles chacun, mais avec la présence d'une homogénéisation extrême des séquences du domaine IgV / In this thesis we were interested in studying the evolution and the genetic variability of the butyrophilin family (BTN), a family of immune receptors belonging to the immunoglobulin superfamily implicated in the regulation of immune response. Through a thorough phylogenetic study of the family we characterized 14 phylogenetic groups in mammals resulting from a series of duplications from eight ancestral genes at the base of therian. Thereafter, we studied the evolution of the BTN of the MHC region and their genetic variability in human populations by a careful analysis of sequencing data generated by the consortium 1000 Genomes for more than 1,600 individuals representing 26 populations worldwide. We have shown that the evolution of BTNL2 gene is marked by a positive diversifying selection in placental mammals. This selection pressure is accompanied in hominoids of a high level of polymorphism inducing the formation of truncated BTNL2 variants. In humans this high level of polymorphism results in the presence of four ancient allele lineages that are maintained at intermediate frequencies by a strong balancing selection. On the other hand, a detailed phylogenetic analysis of BTN3 group (BTN3A1, 3A2 and 3A3) showed that these genes evolve in hominoids in a concerted manner characterized by a strong and recurrent homogenization of the regions encoding for the peptide signal and the IgV domain in which the 3A1 and 3A3 sequences are replaced by the 3A2 sequence. In humans these genes are polymorphic with over 46 alleles each, but with the presence of extreme homogenization of IgV domain sequences

L'objectif de ce travail de recherche est le développement, la mise au point et la validation d'une méthode de spectroscopie multi-modalités en diffusion élastique et autofluorescence pour caractériser des tissus cutanés cicatriciels hypertrophiques in vivo. Ces travaux sont reposés sur trois axes. La première partie des travaux présente l'instrumentation : développement d'un système spectroscopique qui permet de réaliser des mesures de multimodalités in vivo de manière automatique et efficace. Des procédures métrologiques sont mise en place pour caractériser le système développé et assurer la repétabilité les résultats de mesure. La deuxième partie présente une étude préclinique. Un modèle animal et un protocole expérimental ont été mises en place pour créer des cicatrices hypertrophiques sur lesquelles nous pouvons recueillir des spectres à analyser. La troisième partie porte sur la classification des spectres obtenus. Elle propose des méthodes algorithmiques pour débruiter et corriger les spectres mesurés, pour extraire automatiquement des caractéristiques spectrales interprétables et pour sélectionner un sous-ensemble de caractéristiques "optimales" en vue d'une classification efficace. Les résultats de classification réalisée respectivement par trois méthodes (k-ppv, ADL et RNA) montrent que la faisabilité d'utiliser la spectroscopie bimodale pour la caractérisation de ce type de lésion cutané. Par ailleurs, les caractéristiques sélectionnées par notre méthode montrent que la cicatrisation hypertrophique implique un changement de structure tissulaire et une variation de concentration de porphyrine / This research activity aims at developing and validating a multimodal system combining diffuse reflectance spectroscopy and autofluorescence spectroscopy in characterizing hypertrophic scar tissues in vivo. The work relies on three axes. The first part concerns the development of an automatic system which is suitable for multimodal spectroscopic measurement. A series of calibration procedures are carried out for ensuring the reliability of the measurement result. The second part presents a preclinical study on an animal model (rabbit ear). An experimental protocol was implemented in order to create hypertrophic scars on which we can collect spectra to analyze. The third part deals with the classification problem on the spectra obtained. It provides a series of algorithmic methods for denoising and correcting the measured spectra, for automatically extracting some interpretable spectral features and for selecting an optimal subset for classification. The classification results arched using respectively 3 different classifiers (knn, LDA and ANN) show the ability of bimodal spectroscopy in characterization of the topic skin lesion. Furthermore, the features selected my selection method indicate that the hypertrophic scarring may involve a change in tissue structure and in the concentration of porphyrins embedded in the epidermis

Un des marqueurs biophysique le plus prometteur pour la détection des accouchements prématurés (AP) est l'activité électrique de l'utérus, enregistrée sur l’abdomen des femmes enceintes, l’électrohystérogramme (EHG). Plusieurs outils de traitement du signal (linéaires, non linéaires) ont déjà été utilisés pour l'analyse de l'excitabilité et de la propagation de l’EHG, afin de différencier les contractions de grossesse, qui sont inefficaces, des contractions efficaces d’accouchement, qui pourraient provoquer un AP. Dans ces études nombreuses, les paramètres sont calculés sur des bases de données de signaux différentes, obtenus avec des protocoles d'enregistrement différents. Il est donc difficile de comparer les résultats afin de choisir les «meilleurs» paramètres pour la détection de l’AP. En outre, ce grand nombre de paramètres augmente la complexité de calcul dans un but de diagnostic. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de tester, sur une population de femmes donnée, quels outils de traitement du signal EHG permettent une discrimination entre les deux types de contractions (grossesse/accouchement). Dans ce but plusieurs méthodes de sélection de paramètres sont testées afin de sélectionner les paramètres les plus discriminants. La première méthode, développée dans cette thèse, est basée sur la mesure de la distance entre les histogrammes des paramètres pour les différentes classes (grossesse et accouchement) en utilisant la méthode « Jeffrey divergence (JD)». Les autres sont des méthodes de fouille de données existantes issues de la littérature. Les EHG ont été enregistrés en utilisant un système multivoies posé sur l'abdomen de la femme enceinte, pour l'enregistrement simultané de 16 voies d'EHG. Une approche monovariée (caractérisation d’une seule voie) et bivariée (couplage entre deux voies) sont utilisées dans notre travail. Utiliser toutes les voies, analyse monovariée, ou toutes les combinaisons de voies, analyse bivariée, conduit à une grande dimension des paramètres. Par conséquent, un autre objectif de notre thèse est la sélection des voies, ou des combinaisons de voies, qui fournissent l'information la plus utile pour distinguer entre les contractions de grossesse et d’accouchement. Cette étape de sélection de voie est suivie par la sélection des paramètres, sur les voies ou les combinaisons de voies sélectionnées. De plus, nous avons développé cette approche en utilisant des signaux monopolaires et bipolaires.Les résultats de ce travail nous permettent de mettre en évidence, lors du traitement de l’EHG, les paramètres et les voies qui donnent la meilleure discrimination entre les contractions de grossesse et celles d’accouchement. Ces résultats pourront ensuite être utilisés pour la détection des menaces d’accouchement prématuré. / One of the most promising biophysical markers of preterm labor is the electrical activity of the uterus, picked up on woman’s abdomen, the electrohysterogram (EHG). Several processing tools of the EHG signal (linear, nonlinear), allow the analysis of both excitability and propagation of the uterine electrical activity in order to differentiate between pregnancy contractions, which are ineffective, from labor effective contractions that might cause preterm birth. Therefore, on these multiple studies, the parameters being computed from different signal databases, obtained with different recording protocols, it is sometimes difficult to compare their results in order to choose the “best” parameter for preterm labor detection. Additionally, this large number of parameters increases the computational complexity for diagnostic purpose. Therefore, the main objective of this thesis is to select, among all the features of interest extracted from multiple studies, the most pertinent feature subsets in order to discriminate, on a given population, pregnancy and labor contractions. For this purpose, several methods for feature selection are tested. The first one, developed in this work, is based on the measurement of the Jeffrey divergence (JD) distance between the histograms of the parameters of the 2 classes, pregnancy and labor. The other are “Filter” and “Wrapper” Data Mining methods, extracted from the literature. In our work monovariate (in one given EHG channel) and bivariate analysis (propagation of EHG by measuring the coupling between channels) are used. The EHG signals are recorded using a multichannel system positioned on the woman’s abdomen for the simultaneous recording of 16 channels of EHG. Using all channels, for the monovariate, or all combinations of channels for the bivariate analysis, leads to a large dimension of parameters for each contraction. Therefore, another objective of our thesis is the selection of the best channels, for the monovariate, or best channel combinations, for the bivariate analysis, that provide the most useful information to discriminate between pregnancy and labor classes. This channel selection step is then followed by the feature selection for the channels or channel combinations selected. Additionally, we tested all our work using monopolar and bipolar signals.The results of this thesis permits us to evidence, when processing the EHG, which channels and features can be used with the best chance of success as inputs of a diagnosis system for discrimination between pregnancy and labor contractions. This could be further used for preterm labor diagnosis.

Cette thèse a pour objet la modélisation de la production pétrolière dans un bassin d'hydrocarbures. Le modèle proposé s'appuie sur une description probabiliste des réserves, de l'exploration des hydrocarbures et de la mise en production des gisements découverts. L'utilisation de la loi de Lévy-Pareto pour décrire les tailles des gisements s'appuie d'une part sur une description probabiliste de la formation des réserves au cours de l'évolution du temps géologique et d'autre part sur les propriétés d'invariance de la distribution de Poisson Dirichlet pour des processus de coalescence et de fragmentation, dans le cadre du modèle de Bolthausen Sznitman. Deux principaux problèmes statistiques, relevant tous les deux d'une problématique de choix de modèle en estimation de densité, sont identifiés. Le premier concerne l'estimation d'un modèle d'exploration pétrolière et le second est une étude de courbes de production qui repose sur une classification non supervisée et une sélection de variables pertinentes effectués via la sélection d'un modèle de mélange Gaussien. Dans les deux cas, un critère de maximum de vraisemblance pénalisé est défini pour obtenir une inégalité de type oracle. Le modèle global de production pétrolière d'un bassin ainsi obtenu permet d'une part de préciser la forme des profils de production de bassin et d'autre part de proposer des scénarios de prolongement de la production de bassin en cours d'exploitation.

La composition des compartiments lymphocytaires T est soumise à de constantes modifications, sous l'effet conjugué de la production de nouvelles spécificités, de la sélection lors d'une rencontre avec un antigène et de la mort cellulaire. Face à ces flux de cellules entre les différents compartiments centraux et périphériques, les mécanismes de la régulation homéostatique assurent le fait que le système immunitaire se maintienne à l'équilibre. A l'image d'un écosystème, on peut alors observer que les lymphocytes T entrent en compétition les uns avec les autres pour des niches de sélection et des ressources en quantité limitée. Durant ce travail de thèse, réalisé chez la souris, nous avons analysé le comportement des lymphocytes T ab CD8+ face à un bouleversement de leur environnement, et nous avons travaillé sur les molécules de classe I du CMH comme modèle de ressource nécessaire à la survie des cellules T ab CD8+.<br />Dans un premier temps, nous avons étudié la sélection centrale et périphérique de cellules T ab CD8+ exprimant deux transgènes codant respectivement pour le TCR aHY, spécifique de l'antigène mâle H-Y, et le TCR P14, spécifique du peptide gp33-41 issu du virus de la chorioméningite lymphocytaire (LCMV). Ce modèle reproduit un phénomène courant dans le système immunitaire, puisqu'on trouve chez l'homme et la souris jusqu'à 30% de cellules exprimant deux TCR différents à leur surface. Nos résultats montrent que l'expression de deux TCR par les cellules T ab CD8+ leur permet d'échapper partiellement à la sélection négative dans le thymus, et de résister à la délétion clonale à la périphérie. Dans un second temps, nous avons étudié l'établissement d'une infection chronique par le LCMV dans des souris n'ayant pour lymphocytes que des cellules T exprimant le TCR P14 (souris MoP14). Nous avons pu observer que cette infection passe par la sélection de variants viraux spécifiquement mutés au niveau de l'épitope gp33-41, mais également par la modification du comportement des cellules T ab CD8+ des animaux. L'ensemble de ces données plaide pour un modèle d'adaptation des lymphocytes T ab CD8+ à leurs conditions environnementales.<br />Enfin, nous avons étendu ce travail à l'étude de l'influence des molécules de classe I du CMH sur la survie et la prolifération homéostatique des lymphocytes T ab CD8+, en utilisant une gamme de souris transgéniques pour le TCR. Nos résultats montrent une variété de comportements en relation avec la réactivité croisée supposée des différents TCR utilisés.

De nombreux algorithmes d'estimation fonctionnelle existent pour l'apprentissage statistique supervisé. Cependant, ils ont pour la plupart été développés dans le but de fournir des estimateurs précis, sans considérer l'interprétabilité de la solution. Les modèles additifs permettent d'expliquer les prédictions simplement, en ne faisant intervenir qu'une variable explicative à la fois, mais ils sont difficiles à mettre en ouvre. Cette thèse est consacrée au développement d'un algorithme d'estimation des modèles additifs. D'une part, leur utilisation y est simplifiée, car le réglage de la complexité est en grande partie intégré dans la phase d'estimation des paramètres. D'autre part, l'interprétabilité est favorisée par une tendance à éliminer automatiquement les variables les moins pertinentes. Des stratégies d'accélération des calculs sont également proposées. Une approximation du nombre effectif de paramètres permet l'utilisation de critères analytiques de sélection de modèle. Sa validité est testée par des simulations et sur des données réelles.

Le travail présenté dans ce mémoire traite de l'évaluation, à l'aide de réseaux de neurones, de l'état de santé financière de collectivités locales ou d'entreprises. Dans un premier temps, nous rapprochons cette évaluation d'un problème de classification ; nous expliquons pourquoi ce type de problème peut être avantageusement résolu avec des méthodes statistiques de classification comme les réseaux de neurones. Les chapitres suivants présentent et définissent plus précisément les concepts de la classification, les méthodes usuelles de classification, les réseaux de neurones ainsi que l'apprentissage de ceux-ci. Dans les applications envisagées, l'individu à classer (collectivité locale ou entreprise) peut être décrit par une très grande quantité de variables (données comptables, fiscales, socio-économiques, etc) ; ce constat nous a conduit à étudier les méthodes de sélection de modèles. Nous proposons une méthode statistique originale de sélection des meilleures variables descriptives, puis de définition du modèle neuronal. La dernière partie de ce mémoire concerne les applications industrielles de ces travaux ; la première concerne l'analyse financière des collectivités locales,la seconde l'analyse financière des entreprises. L'apport orignal de cette étude concerne trois domaines : - Sélection de variables : nous ajoutons une variables aléatoire aux autres variables descriptives afin de distinguer celles qui sont réellement pertinentes. - Sélection de modèles : nous utilisons la méthode précédente pour sélectionner les seuls neurones utiles dans un réseau de neurones à une couche cachée. - Classification : nous inversons la formule de Bayes pour estimer les fonctions densité de probabilité avec des approximateurs. En ce qui concerne l'analyse financière des entreprises, ce travail a débouché sur une application opérationnelle à la Caisse des Dépôts et Consignations depuis 1995.

Le cadre principal de cette thèse est la classification non supervisée, traitée par une approche statistique dans le cadre des modèles de mélange. Plus particulièrement, nous nous intéressons au choix du nombre de classes et au critère de sélection de modèle ICL. Une approche fructueuse de son étude théorique consiste à considérer un contraste adapté à la classification non supervisée : ce faisant, un nouvel estimateur ainsi que de nouveaux critères de sélection de modèle sont proposés et étudiés. Des solutions pratiques pour leur calcul s'accompagnent de retombées positives pour le calcul du maximum de vraisemblance dans les modèles de mélange. La méthode de l'heuristique de pente est appliquée pour la calibration des critères pénalisés considérés. Aussi les bases théoriques en sont-elles rappelées en détails, et deux approches pour son application sont étudiées. Une autre approche de la classification non supervisée est considérée : chaque classe peut être modélisée elle-même par un mélange. Une méthode est proposée pour répondre notamment à la question du choix des composantes à regrouper. Enfin, un critère est proposé pour permettre de lier le choix du nombre de composantes, lorsqu'il est identifié au nombre de classes, à une éventuelle classification externe connue a priori.

Cette thèse s'articule autour de la problématique de la sélection de modèle, étudiée dans le contexte de la régression linéaire. L'objectif est de déterminer le meilleur modèle de prédiction à partir de données mesurées, c'est-à-dire le modèle réalisant le meilleur compromis entre attache aux données et complexité du modèle. La contribution principale consiste en la dérivation de critères d'évaluation de modèles basés sur des techniques de théorie de la décision, plus précisément l'estimation de coût. Ces critères reposent sur une hypothèse distributionnelle plus large que l'hypothèse classique gaussienne avec indépendance entre les observations : la famille des lois à symétrie sphérique. Cette famille nous permet à la fois de nous affranchir de l'hypothèse d'indépendance et d'ajouter une plus grande robustesse puisque nos critères ne dépendent pas de la forme spécifique de la distribution. Nous proposons également une méthode de comparaison des critères dérivés au travers d'une mesure de type Erreur quadratique (MSE), qui permet de déterminer si un critère d'évaluation de modèle est meilleur qu'un autre. La seconde contribution attaque le problème de la construction des différents modèles comparés. Les collections de modèles considérées sont celles issues des méthodes de régularisation parcimonieuses, de type Lasso. En particulier, nous nous sommes intéressés à la Pénalité Concave Minimax (MCP), qui garde la sélection du Lasso tout en corrigeant son biais d'estimation. Cette pénalité correspond cependant à un problème non différentiable et non convexe. La généralisation des outils habituels de sous-différentielles grâce aux différentielles de Clarke a permis de déterminer les conditions d'optimalité et de développer un algorithme de chemin de régularisation pour le MCP. Enfin, nous comparons nos propositions avec celles de la littérature au travers d'une étude numérique, dans laquelle nous vérifions la qualité de la sélection. Les résultats montrent notamment que nos critères obtiennent des performances comparables à ceux de la littérature, et que les critères les plus couramment utilisés en pratique (validation croisée) ne sont pas toujours parmi les plus performants.