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125 results on '"Senoussi, Rachid"'

1. Spatiotemporal large-scale networks shaped by air mass movements

Author

Choufany, Maria, Martinetti, Davide, Senoussi, Rachid, Morris, Cindy E., and Soubeyrand, Samuel

Subjects
Statistics - Applications
Abstract

The movement of atmospheric air masses can be seen as a continuous and complex flow of particles hovering over our planet. It can however be locally simplified by considering three-dimensional trajectories of air masses connecting distant areas of the globe during a given period of time. In this paper, we present a mathematical framework to construct spatial and spatiotemporal networks where the nodes are the subsets of a partition of a geographical area and the links between these nodes are inferred from sampled trajectories of air masses passing over and across the nodes. We propose different estimators of link intensities relying on different bio-physical hypotheses and covering adjustable time periods. This approach leads to a new class of spatiotemporal networks characterized by adjacency matrices. We applied the approach in two real geographical contexts: the watersheds of the French region Provence-Alpes-C\^ote d'Azur and the coastline of the Mediterranean Sea. The analysis of the constructed networks allowed identifying a marked seasonal pattern in air mass movements in the study areas. These constructed networks can be used to investigate issues, e.g., in aerobiology and epidemiology of airborne plant pathogens. Similar networks could be estimated from other types of trajectories, such as animal trajectories.

Published
2019

11. Spatiotemporal Large-Scale Networks Shaped by Air Mass Movements

Author

Choufany, Maria, Martinetti, Davide, Senoussi, Rachid, Morris, Cindy E., Soubeyrand, Samuel, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Pathologie Végétale (PV), PHYTOSENTINEL project (Grant No. IB–2019–SPE)., ANR-17-CE32-0004,SPREE,Stratégie préemptive de surveillance de l'air et de l'eau pour anticiper l'émergence de maladies des plantes liés aux changements paysagers(2017), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), SPREE project from the French National Research Agency (grant n0 ANR-17-CE32-0004-01), and PHYTOSENTINEL project (grant n0 IB-2019-SPE)

Subjects
[PHYS.PHYS.PHYS-AO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Atmospheric and Oceanic Physics [physics.ao-ph], FOS: Computer and information sciences, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], aerobiology, air masses dynamics, lcsh:T57-57.97, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Statistics - Applications, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, trajectory, connectivity, spatiotemporal network, [SDE]Environmental Sciences, lcsh:Applied mathematics. Quantitative methods, Applications (stat.AP), lcsh:Probabilities. Mathematical statistics, lcsh:QA273-280, spatial network
Abstract

The movement of atmospheric air masses can be seen as a continuous and generally complex flow of gases and particles hovering over our planet. It can however be locally simplified by considering three-dimensional trajectories of air masses connecting distant areas of the globe during a given period of time. In this paper, we present a mathematical framework to construct spatial and spatiotemporal networks where the nodes are the subsets of a partition of a geographical area and the links between these nodes are inferred from sampled trajectories of air masses passing over and across the nodes. We propose different estimators of link intensities relying on different bio-physical hypotheses and covering adjustable time periods. This approach leads to a new class of spatiotemporal networks characterized by adjacency matrices giving, e.g., the probability of connection between distant areas during a chosen period of time. To illustrate the effectiveness of this approach, we applied it to characterize tropospheric connectivity in two real geographical contexts: the watersheds of the French region Provence-Alpes-Côte d'Azur and the coastline of the Mediterranean Sea. The analysis of the constructed networks allowed identifying a marked seasonal pattern in air mass movements in the two study areas. The networks constructed from air mass trajectories can be used to investigate issues, e.g., in aerobiology and epidemiology of airborne plant pathogens. Similar networks could be estimated from other types of trajectories, such as animal trajectories, to characterize connectivity between different components of the landscape where the animals live.

Published
2021
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16. Nonstationary space–time covariance functions induced by dynamical systems.

Author

Senoussi, Rachid and Porcu, Emilio

Subjects
*DYNAMICAL systems, *PARTIAL differential equations, *ORDINARY differential equations, *MAXIMUM likelihood statistics, *DIFFERENTIAL equations
Abstract

This article provides a novel approach to nonstationarity by considering a bridge between differential equations and spatial fields. We consider the dynamical transformation of a given spatial process undergoing the action of a temporal flow of space diffeomorphisms. Such dynamical deformations are shown to be connected to certain classes of ordinary and partial differential equations. The natural question arises of how such dynamical diffeomorphisms convert the original spatial covariance function, specifically if the original covariance is spatially stationary or isotropic. We first challenge this question from a general perspective, and then turn into the special cases of both d‐dimensional Euclidean spaces, and hyperspheres. Several examples of dynamical diffeomorphisms defined in these spaces are given and some emphasis has been put on the stationary reducibility problem. We provide a simple illustration to show the performance of the maximum likelihood estimation of the parameters of a family of dynamically deformed covariance functions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2022
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19. Estimating virus effective population size and selection without neutral markers

Author

Rousseau, Elsa, Moury, Benoît, Mailleret, Ludovic, Senoussi, Rachid, Palloix, Alain, Simon, Vincent, Valière, Sophie, Grognard, Frédéric, Fabre, Frédéric, Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Génome et Transcriptome - Plateforme Génomique (GeT-PlaGe), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Plateforme Génome & Transcriptome (GET), Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Animalerie Rongeurs (UAR), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), SMaCH (Sustainable Management of Crop Health) metaprogramme of INRA, grant over-seen by the French National Research Agency (ANR) as part of the 'Blanc2013' program (ANR-13-BSV7- 0011, FunFit project), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), GeT PlaGe, Genotoul, Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), and Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
lcsh:Immunologic diseases. Allergy, Evolutionary Genetics, Genetic Markers, Leaves, Evolutionary Processes, Heredity, Genotype, Population Size, [SDV]Life Sciences [q-bio], Potyvirus, Variant Genotypes, Plant Science, Microbiology, Viral Evolution, Evolution, Molecular, [SPI]Engineering Sciences [physics], Population Metrics, Effective Population Size, Virology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Genetics, Selection, Genetic, [MATH]Mathematics [math], lcsh:QH301-705.5, Plant Diseases, Evolutionary Biology, Population Biology, Models, Genetic, Plant Anatomy, Genetic Drift, Biology and Life Sciences, High-Throughput Nucleotide Sequencing, food and beverages, Organismal Evolution, Genetic Mapping, lcsh:Biology (General), Microbial Evolution, lcsh:RC581-607, Capsicum, Population Genetics, Research Article
Abstract

By combining high-throughput sequencing (HTS) with experimental evolution, we can observe the within-host dynamics of pathogen variants of biomedical or ecological interest. We studied the evolutionary dynamics of five variants of Potato virus Y (PVY) in 15 doubled-haploid lines of pepper. All plants were inoculated with the same mixture of virus variants and variant frequencies were determined by HTS in eight plants of each pepper line at each of six sampling dates. We developed a method for estimating the intensities of selection and genetic drift in a multi-allelic Wright-Fisher model, applicable whether these forces are strong or weak, and in the absence of neutral markers. This method requires variant frequency determination at several time points, in independent hosts. The parameters are the selection coefficients for each PVY variant and four effective population sizes Ne at different time-points of the experiment. Numerical simulations of asexual haploid Wright-Fisher populations subjected to contrasting genetic drift (Ne ∈ [10, 2000]) and selection (|s| ∈ [0, 0.15]) regimes were used to validate the method proposed. The experiment in closely related pepper host genotypes revealed that viruses experienced a considerable diversity of selection and genetic drift regimes. The resulting variant dynamics were accurately described by Wright-Fisher models. The fitness ranks of the variants were almost identical between host genotypes. By contrast, the dynamics of Ne were highly variable, although a bottleneck was often identified during the systemic movement of the virus. We demonstrated that, for a fixed initial PVY population, virus effective population size is a heritable trait in plants. These findings pave the way for the breeding of plant varieties exposing viruses to stronger genetic drift, thereby slowing virus adaptation., Author summary A growing number of experimental evolution studies are using an “evolve-and-resequence” approach to observe the within-host dynamics of pathogen variants of biomedical or ecological interest. The resulting data are particularly appropriate for studying the effects of evolutionary forces, such as selection and genetic drift, on the emergence of new pathogen variants. However, it remains challenging to unravel the effects of selection and genetic drift in the absence of neutral markers, a situation frequently encountered for microbes, such as viruses, due to their small constrained genomes. Using such an approach on a plant virus, we observed that the same set of virus variants displayed highly diverse dynamics in closely related plant genotypes. We developed and validated a method that does not require neutral markers, for estimating selection coefficients and effective population sizes from these experimental evolution data. We found that the viruses experienced considerable diversity in genetic drift regimes, depending on host genotype. Importantly, genetic drift experienced by virus populations was shown to be a heritable plant trait. These findings pave the way for the breeding of plant varieties exposing viruses to strong genetic drift, thereby slowing virus adaptation.

Published
2017
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20. Estimating virus effective population size and selection without neutral markers

Author

Moury, Benoit, Mailleret, Ludovic, Senoussi, Rachid, Palloix, Alain, Simon, Vincent, Valiere, Sophie, Grognard, Frédéric, Rousseau, Elsa, and Fabre, Frédéric

Subjects
sélection génétique, Phytopathology and phytopharmacy, Virologie, dérive génétique, food and beverages, taille de la population, Phytopathologie et phytopharmacie, virus y de la pomme de terre, Agricultural sciences, modèle mathématique, Virology, marqueur neutre, évolution génétique des populations, virologie végétale, pathologie végétale, Sciences agricoles
Abstract

By combining high-throughput sequencing (HTS) with experimental evolution, we can observe the within-host dynamics of pathogen variants of biomedical or ecological interest. We studied the evolutionary dynamics of five variants of Potato virus Y (PVY) in 15 doubled-haploid lines of pepper. All plants were inoculated with the same mixture of virus variants and variant frequencies were determined by HTS in eight plants of each pepper line at each of six sampling dates. We developed a method for estimating the intensities of selection and genetic drift in a multi-allelic Wright-Fisher model, applicable whether these forces are strong or weak, and in the absence of neutral markers. This method requires variant frequency determination at several time points, in independent hosts. The parameters are the selection coefficients for each PVY variant and four effective population sizes Ne at different time-points of the experiment. Numerical simulations of asexual haploid Wright-Fisher populations subjected to contrasting genetic drift (Ne ∈ [10, 2000]) and selection (|s| ∈ [0, 0.15]) regimes were used to validate the method proposed. The experiment in closely related pepper host genotypes revealed that viruses experienced a considerable diversity of selection and genetic drift regimes. The resulting variant dynamics were accurately described by Wright-Fisher models. The fitness ranks of the variants were almost identical between host genotypes. By contrast, the dynamics of Ne were highly variable, although a bottleneck was often identified during the systemic movement of the virus. We demonstrated that, for a fixed initial PVY population, virus effective population size is a heritable trait in plants. These findings pave the way for the breeding of plant varieties exposing viruses to stronger genetic drift, thereby slowing virus adaptation.

Published
2017

21. Filling the gap between Continuous and Discrete Time Dynamics of Autoregressive Processes.

Author

Girardin, Valerie and Senoussi, Rachid

Subjects
*WIENER processes, *AUTOREGRESSIVE models, *WHITE noise, *RANDOM noise theory, *JUMP processes, *CONTINUOUS processing
Abstract

Discretization of continuous time autoregressive (AR) processes driven by a Brownian motion and embedding of discrete time AR sequences driven by a Gaussian white noise are classical issues. The article aims at establishing and using such discretization and embedding formulae between extended AR continuous time processes and discrete time sequences. The continuous‐time processes are driven by either Brownian or jump processes, and may have random coefficients depending on time; Lévy‐driven processes are also considered. The innovation of the discrete time processes may be of many types – including Gaussian. In one way, observing the continuous time AR process at discrete times leads the AR dynamics of the discretized process to be characterized. The other way round, AR sequences can be embedded, in the almost sure sense, into continuous time AR processes with the same dynamics. Illustration is provided through many examples and simulation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2020
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23. Joint estimation of effective population size and selection coefficient without neutrel markers: method validation and application to experimental evolution of viruses

Author

Rousseau, Elsa, Moury, Benoit, Mailleret, Ludovic, Senoussi, Rachid, Palloix, Alain, Simon, Vincent, Grognard, Frédéric, Valiere, Sophie, and Fabre, Frédéric

Subjects
virus phytopathogène, sélection génétique, modèle statistique, dérive génétique, séquençage, modèle mécanique, comparaison de génotypes, évolution génétique des populations, simulation numérique, pathologie végétale, Sciences agricoles, virus y de la pomme de terre, Agricultural sciences
Abstract

Experimental evolution studies deserve considerable attention to the estimation of basic evolutionary forces such as selection and genetic drift. With the advent of high-throughput sequencing techniques, these studies gained a renewed attention. However the joint estimation of selection and genetic drift still remain challenging when no neutral markers are available, a common situation with many microbes, such as viruses, due to their small tightly packed genomes.

Published
2016

24. Joint estimation of the strength of genetic drift and selection from next generation sequencing time-sampled data : a case study on the adaptation of virus populations to host plant resistance

Author

Rousseau, Elsa, Fabre, Frédéric, Coville, Jérôme, Mailleret, Ludovic, Palloix, Alain, Senoussi, Rachid, Moury, Benoît, Grognard, Frédéric, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Pathologie Végétale (PV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Society for molecular biology and evolution (SMBE). Lawrence, USA., Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV)

Subjects
[SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, résistance variétale, virus phytopathogène, dérive génétique, [SDV]Life Sciences [q-bio], poivron, culture legumiere, modèle d'évolution, maladie des plantes, virus y de la pomme de terre, Agricultural sciences, durabilité des résistances, [MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, évolution génétique des populations, population virale, lutte génétique, pathologie végétale, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Sciences agricoles
Abstract

National audience

Published
2015

25. Estimation of genetic drift and selection from next generation sequencing time-sampled data

Author

Rousseau, Elsa, Fabre, Frédéric, Coville, Jérôme, Mailleret, Ludovic, Palloix, Alain, Senoussi, Rachid, Grognard, Frédéric, Moury, Benoît, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Unité de Pathologie Végétale (PV), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), University of Leicester. GBR., Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)

Subjects
[MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], [MATH.MATH-RT]Mathematics [math]/Representation Theory [math.RT], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience; no abstract

Published
2015

26. Joint estimation of effective population sizes and selection coefficients from time-sampled data: a case study on virus populations exposed to plant resistance

Author

Rousseau, Elsa, Fabre, Frédéric, Coville, Jérôme, Mailleret, Ludovic, Palloix, Alain, Senoussi, Rachid, Grognard, Frédéric, Moury, Benoît, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GAFL)

Subjects
[MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], [MATH.MATH-RT]Mathematics [math]/Representation Theory [math.RT], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience; no abstract

Published
2015

27. Joint estimation of effective population sizes and selection coefficients from time-sampled data: a case study on virus populations submitted to plant resistance

Author

Rousseau, Elsa, Fabre, Frédéric, Coville, Jérôme, Mailleret, Ludovic, Palloix, Alain, Senoussi, Rachid, Grognard, Frédéric, Moury, Benoît, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Pathologie Végétale (PV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé et agroécologie du vignoble (UMR SAVE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bordeaux (UB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Societe Francaise de Phytopathologie (SFP). FRA., Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GAFL), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)

Subjects
[STAT]Statistics [stat], [MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], [MATH.MATH-RT]Mathematics [math]/Representation Theory [math.RT], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience; no abstract

Published
2015

28. Narrow bottleneck affect a plant virus population during vertical seed transmission

Author

Moury, Benoît, Fabre, Frédéric, Senoussi, Rachid, Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)

Subjects
[SDV.MP.VIR]Life Sciences [q-bio]/Microbiology and Parasitology/Virology, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [SDV.BV.PEP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Phytopathology and phytopharmacy
Abstract

National audience; absent

Published
2013

30. Classification basée sur des mélanges de modèles hiérarchiques bivariés

Author

Georgescu, Vera, Desassis, Nicolas, Soubeyrand, Samuel, Kretzschmar, André, Senoussi, Rachid, Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de Géosciences (GEOSCIENCES), MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris-PSL Research University (PSL), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris, and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)

Subjects
[MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH]
Abstract

International audience; Les approches probabilistes basées sur les modèles de mélange sont de plus en plus utilisées en classification automatique car elles fournissent un cadre formel pour résoudre des problèmes pratiques qui se posent en classification, tels que la détermination du nombre de classes, et permettent d'estimer l'incertitude associée à la classification. Les limites de ces méthodes résident principalement dans le choix de la loi de probabilité des composantes du mélange, qui dépend du type de données et va contraindre la forme des classes. Peu de modèles de mélange ont été étudiés dans le cas multivarié, et il est difficile d'adapter la méthode d'estimation d'une distribution à une autre. Nous proposons une généralisation des méthodes de classification basées sur des modèles de mélange qui : - s'adapte rapidement à des données de type différents (continues, discrètes, binaires, surdispersées), - permet d'obtenir des formes de classe et des structures de corrélation variées, - permet de traiter des données multivariées comportant des observations de plusieurs types. Pour cela nous considérons un modèle hiérarchique, dans lequel la couche cachée est issue d'un mélange de lois gaussiennes bivariées et la couche d'observation est obtenue par une distribution bivariée dont le choix dépend du type de données observées. L'estimation du modèle se fait par un algorithme MCEM.

Published
2010

31. Méthodes statistiques de détection d'anomalies spatio-temporelles en épidémiologie

Author

Senoussi, Rachid, Gay, Emilie, Jacob, Christine, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de biométrie et intelligence artificielle de jouy, Jacques Barnouin (Directeur), and Ivan Sache (Directeur)

Subjects
public health, risk prevention, gestion de risques, anomaly, modélisation spatiale, statistique spatiale, spatial statistic, modèle mathématique, anomalie, santé publique, épidémiologie, epidemiology, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], prévention des risques
Abstract

Chapitre numéro 11; National audience

Published
2010

33. Strategies and timing of protection practices against Cydia Pomonella in apple orchards

Author

Plénet, Daniel, picard, camille, Toubon, J-Francois, Martin, Olivier, Senoussi, Rachid, Sauphanor, Benoit, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)

Subjects
CYDIA POMONELLA, INSECTE, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], ORGANIC ORCHARDS, TIMING OF SPRAY APPLICATION, PESTICIDE MANAGEMENT PRACTICES, [MATH]Mathematics [math], MATING DISRUPTION, APPLICATION FREQUENCY
Abstract

National audience; The understanding of actual farmer practices is essential to identify the constraints for the adoption of new integrated pest management strategies. From data collected in 2006 in 71 randomised pear and apple orchards in a small production area in south France, our objective was to comprehend the management practices against codling moth (Cydia pomonella L.). We first investigated the timing and frequencies of insecticide applications in relation with national and regional recommendations. The orchards were classified according to three management strategies: conventional with major use of chemical insecticides, MD associating mating disruption with chemical pesticides and organic orchards. For each plot and day, the probability of applying an insecticide was described by a logistic model taking into account the main variables that influence farmers’ decisions to make the application. The protection strategies significantly affected the number of insecticides applied against C. pomonella, the application frequencies during the risk periods of each generation of the pest and the choice of active ingredients. Farmers followed the application guidelines more closely within MD protection strategy.

Published
2008

34. Evaluation of integrated management scenarios of the peach tree – Myzus persicae system using a crop-pest model

Author

Grechi, Isabelle, Sauphanor, Benoit, Hilgert, Nadine, Génard, Michel, Senoussi, Rachid, Sauge, Marie-Hélène, Chapelet, Arnaud, Lacroze, Jean Philippe, Lescourret, Francoise, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Environnement Méditerranéen et Modélisation des Agro-Hydrosystèmes (EMMAH), and Avignon Université (AU)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], CULTURAL CONTROL, GREEN PEACH APHID, NITROGEN FERTILIZATION, HARMONIA AXYRIDIS, POPULATION DYNAMICS, INSECTE, CHEMICAL CONTROL, FOLIAGE GROWTH, PECHER, [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], FRUIT QUALITY, [MATH]Mathematics [math], WINTER PRUNING, ECOLOGIE, BIOLOGICAL CONTROL
Abstract

National audience; Integrated Fruit Production (IFP) calls for an adaptation of production processes to improve crop quality and environmental safety. This approach gives priority to alternative methods of pest control. Our study investigates the potential of management scenarios that integrate chemical, biological (inundative release of Harmonia axyridis ladybirds) and cultural (nitrogen fertilization and winter pruning) pest control methods for the peach tree-aphid system. We used a modeling approach to address this question. We defined 108 management scenarios, which were based on theoretical pest control strategies combined with control variables relative to pest control and cultural practices. Then, we performed model simulations of these scenarios and studied the relationships between control variables and model outputs referring to agronomical, economical, sanitary (pest), and sustainability performance. Results showed that ‘agronomical performance’ was largely controlled by ‘agronomical practices’, while ‘pest performance’ was largely controlled by ‘pest control practices’.

Published
2008

35. Is the distribution of beneficial arthropods influenced by mixed hedgerows?

Author

Debras, Jean Francois, Senoussi, Rachid, Rieux, René, Buisson, Elise, Dutoit, Thierry, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), and Avignon Université (AU)

Subjects
CACOPSYLLA PYRI, MIXED HEDGE, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, IPM, [INFO]Computer Science [cs], ARTHROPOD COMMUNITY, SHANNON INDEX OF DIVERSITY, [MATH]Mathematics [math]
Abstract

National audience; Farming intensification in recent decades has led to an alarming level of degradation and loss of wildlife and its hedgerow habitat. The relationship between biodiversity and ecosystem functioning has emerged as a central issue in ecological sciences, but the situation regarding hedgerow function as a potential source of biological control agents against agricultural pests remains poorly understood. We evaluated possible effects of the arthropod community in a neighbouring hedge on the distribution of the pest psylla Cacopsylla pyri L. (Hemiptera: Psyllidae) in a pear orchard Pyrus communis L. over three consecutive years (1999-2001). We measured the diversity of the arthropod community in the hedge and in the orchard at increasing distances from the hedge using Shannon index of diversity, and the Hellinger distance and Mahalanobis index to highlight dissimilarities between population distributions. Our results showed a convergence between predator populations in the orchard and the hedgerow during Psylla proliferation. There was a decreasing diversity gradient as distance from the hedge increased. Beneficial arthropod exchanges occurring between the mixed hedgerow and the pear orchard during the pest proliferation period suggest that field border management can be used in an integrated pest management strategy aimed at reducing insecticide use.

Published
2008

36. Rôles des lisières dans la distribution spatiale de l’entomocénose des vergers de poirier. Identification de l’effet d’une haie composite

Author

Debras, Jean Francois, Senoussi, Rachid, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, PEUPLEMENT D'ARTHROPODES, [INFO]Computer Science [cs], DIVERSITE, [MATH]Mathematics [math], DISTRIBUTION SPATIALE, AGREGATION, HAIE COMPOSITE
Abstract

National audience; Des études portant sur la distribution spatiale des peuplements d’arthropodes et leur dynamique en verger ont déjà mis en évidence le potentiel des réseaux bocagers comme sources d’auxiliaires. En complément, notre travail a pour but de repérer des spécificités de la distribution spatiale d’un peuplement global d’arthropodes dans un verger de poiriers bordés de haies. Il a été réalisé dans une parcelle de poiriers, Pyrus communis (L.) dans le sud-est de la France sur le domaine de l’INRA d’Avignon L’échantillonnage de l’entomofaune est réalisé par frappage sur les 210 arbres du verger, du printemps jusqu’à l’automne pendant trois années consécutives (2004 à 2006). Ce verger, où aucun traitement chimique n’est effectué depuis 2000 est bordé au nord par une haie composite, au sud par une haie de cyprès, Cupressus sempervirens (L.), et à l’est et l’ouest par d’autres cultures. L’échantillonnage est effectué une fois par semaine pendant la période de prolifération du psylle du poirier, Cacopsylla pyri (L.) (Hemiptère ; Psyllidae), et deux fois par mois en dehors de cette période. Des analyses statistiques (test de Kruskal-Wallis) sont réalisées sur des variables climatiques pour comparer les trois années. Aucune différence n’est observée pour les variables de pluviométrie, température et vent pendant la période de pullulation des psylles. Des analyses spatiales sont réalisées ensuite sur les données à l’aide de tests non paramétriques basés sur les procédures de permutations. Les résultats montrent un effet haie caractérisé par des différences significatives des variables locales (effectifs, richesse, diversité de Shannon), dans une zone proche de la haie composite en comparaison avec les zones à proximité des autres bordures du verger. Cette distribution spatiale qui présente une stabilité temporelle met en évidence deux zones distinctes. Une première zone, moins protégée du mistral par la haie composite, est fortement peuplée par les psylles. L’autre zone mieux protégée du vent par la haie composite abrite une grande majorité des auxiliaires. Cette stabilité de la distribution spatiale suggère que différents facteurs entrent en jeu : (1) climatiques en ce qui concerne le psylle et (2) en relation avec la distance à la haie composite pour les auxiliaires. L’augmentation des effectifs de psylles dans une zone non protégée du vent met en évidence l’impact des conditions climatiques, notamment du vent, sur les agrégations de ce ravageur ainsi que l’intérêt de structures brise-vent dans la gestion de ses effectifs. Le second résultat montre l’importance d’une haie sur les structures de populations, notamment celle des auxiliaires. Cependant la stabilité spatiale temporelle des structures observées suggèrent que de futures études sont nécessaires pour discriminer les facteurs biotiques et abiotiques associés à l’effet de la haie composite. Identifier les facteurs sous-tendus à la distribution des peuplements d’arthropodes des vergers peut avoir des implications importantes en termes de gestion des populations de ravageurs et des stratégies de défenses associées.

Published
2007

37. A spatial hazard model for cluster detection and risk factors analysis of continuous variables

Author

Gay, Emilie, Barnouin, Jacques, Senoussi, Rachid, Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP)

Subjects
MILK SOMATIC CELL SCORE, SPATIAL CLUSTER DETECTION, BAYESIAN SPATIO-TEMPORAL MODEL, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2007

39. Détection d’émergences localisées au sein d’une maladie endémique

Author

Gay, Emilie, Barnouin, Jacques, Senoussi, Rachid, Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Jacques Barnouin (Coordinateur), and Ivan Sache (Coordinateur)

Subjects
MAMMITE, CELLULE SOMATIQUE DU LAIT, [INFO]Computer Science [cs], MALADIE ENDÉMIQUE, [MATH]Mathematics [math], STAPHYLOCOCCUS AUREUS, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

Chapitre 13; National audience

Published
2006

40. On statistical detection methods of spatio-temporal anomalities in epidemiology

Author

Senoussi, Rachid, Gay, Emilie, Jacob, Christine, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA), and Unité de biométrie et intelligence artificielle de jouy

Subjects
EPIDEMIOLOGY, EPIDEMIOLOGIE HUMAINE, [INFO]Computer Science [cs], PUBLIC HEALTH, [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, STATISTICS
Abstract

National audience

Published
2006

41. Sur les méthodes de détection de clusters spatiaux

Author

Senoussi, Rachid, Gay, Emilie, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA)

Subjects
MAMMITE, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2006

42. Effet d'une haie composite sur la distribution de la faune auxiliaire en verger de poirier

Author

Debras, Jean Francois, Rieux, René, Senoussi, Rachid, Dutoit, Thierry, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Unité mixte de recherche Ecologie des invertébrés (UAPV), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Avignon Université (AU)

Subjects
haies, protection raisonnée, cacopsylla pyri L, auxiliaires, poirier, diversité, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math]
Abstract

International audience; L’intensification de l’agriculture, s’est faite au détriment du linéaire des haies, de nombreuses études ont tentée d’évaluer l’impact de cette perte sur les agrosystèmes. Peu d’entre elles ont été réalisées en prenant en compte l’entomofaune globale de la parcelle et de la haie simultanément. C’est pourquoi nous avons échantillonné pendant 3 années consécutives, de 1999 à 2001, la communauté globale d’un verger de Poirier et d’une haie adjacente. Nous tentons dans cette étude d’évaluer l’impact écologique de la présence de la haie sur les distributions dans le verger du psylle Cacopsylla pyri L. et des différents prédateurs. Nos résultats soulignent que la proximité des distributions des peuplements des prédateurs dans le verger et la haie est significativement observée avec la mise en évidence d’un gradient spatial de la diversité décroissant localisé dans le temps et en relation avec les effectifs du psylle.

Published
2006

43. Assessing spatial clustering via Hellinger distance statistics

Author

Senoussi, Rachid, Gay, Emilie, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Unité de Recherche d'Épidémiologie Animale (UR EpiA)

Subjects
RANDOMIZATION TEST, MAMMITE, HELLINGER DISTANCE, [INFO]Computer Science [cs], SPATIAL CLUSTERING, [MATH]Mathematics [math], INHOMOGENEOUS POISSON PROCESS
Abstract

International audience; A new statistical test for the detection of spatial clusters of continuous marks for inhomogeneous point processes is developed. The test statistic is based on the computation of the empirical Hellinger distance between the base point process and the point processes associated with specific mark values. The test is coupled with a space transformation that homogenize the base point process. Classical randomization procedures are applied to test the presence of a global clustering trend. The cluster zones are identified by mapping the intensities at statistically significant large Hellinger distances. The method is applied to the detection of clusters of a continuous indicator of mastitis within the French dairy herds.

Published
2006

48. Semigroup stationary processes and spectral representation. Rapport de recherche

Author

Girardin, Valérie, Senoussi, Rachid, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

* INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9 Diffusion du document : INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9; International audience

Published
2001

49. Rationality and uniqueness in the algebraic systems

Author

Senoussi, Rachid, Ariès, Franck, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

* INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9 Diffusion du document : INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9; International audience

Published
2000

50. Quelques propriétés des surfaces rationnelles du second degré

Author

Ariès, Franck, Senoussi, Rachid, Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), and Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio]
Abstract

* INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9 Diffusion du document : INRA, Centre d'Avignon, Documentation, Domaine St Paul, Site Agroparc, 84914 Avignon cedex 9; National audience

Published
2000

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