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Géométrie des réseaux d’interactions : rôle en écologie et épidémiologie Alain Franc (1) & Nathalie Peyrard (2) (1) INRA, UMR BioGEco, Bordeaux (2) INRA, Biométrie Avignon, France Avignon, 22-23 mai 2006
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Géométrie des réseaux dinteractions : rôle en écologie et épidémiologie Alain Franc (1) & Nathalie Peyrard (2) (1) INRA, UMR BioGEco, Bordeaux (2) INRA,

Apr 03, 2015

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Arabelle Weber
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Page 1: Géométrie des réseaux dinteractions : rôle en écologie et épidémiologie Alain Franc (1) & Nathalie Peyrard (2) (1) INRA, UMR BioGEco, Bordeaux (2) INRA,

Géométrie des réseaux d’interactions :

rôle en écologie et épidémiologie

Alain Franc(1) & Nathalie Peyrard(2)

(1) INRA, UMR BioGEco, Bordeaux(2) INRA, Biométrie Avignon, France

Avignon, 22-23 mai 2006

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Plan

I. Contexte Epidémiologie sur un grapheMétapopulationsEspèces invasives

II. « Interacting particle models » sur un graphe :vers des modèles simples, et accessibles

III. Quelques explorations durant le régime transitoire

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Contexte :Epidémiologie sur un

graphe,Métapopulations,Espèces invasives

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Principaux types de modèles spatio-temporels

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Principaux types de modèles spatio-temporels

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Graphe : un outil mathématique

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Graphes

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Exemple

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Metalife !

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Trois exemples

Métapopulations: PatchesFlux de graînes entre patch

Epidémiologie: HôtesFlux de parasites entre hôtes

Espèces invasives Patches de végétation résidenteInvasion par des espèces exotiques

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Cadre géométrique commun

Patches : Dynamique résidente Croissance des plantesDynamique de la végétationCycle de vie de l’hôte

Flux : Flux d’information Perturbation de laentre patch dynamique résidente

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Processus de contact

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1. Processus de contact 2. Modèles «  interacting particle models »

plus généraux

Géometrie et processus locaux

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Processus de contact sur un graphe

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Approximation « champ moyen »

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Métapopulations, Epidémiologie, Modèles

« champ moyen »

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Ecarts au champ moyen

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Rupture Champ Moyen

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PC sur un graphe

Distribution des degrés

Coefficient d’agrégation

Diamètre

Quelques caractéristiques d’un graphe

Géométrie du graphe

Processus

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Modèles « Interacting particles »

vers des modèles moins simples mais tjs accessibles

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S

Modèles « SIR » 

I R

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Interactions entre une plante et un parasite fongique

Connaissances biologiques de ces interactions

Une diversité d’interactions et de filtres- gène pour gène : réaction hypersensible - résistance partielle : protège de l’infection

en limite les effets- tolérance : réduit ou élimine

les effets de l’infection

voir Jokela, Schmid-Hempel & Rigby, Oïkos, 2000Roy & Kirchiner, Evolution, 2000Segarra, Phytopath., 2005

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Modèle pour l’hyperparasitisme

S I R

H

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Communautés de parasites

0

a

c

d b

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Towards closed forms?

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Elimination du paramètre à l’équilibre

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Forme « fermée » à l’équilibre

Champ moyen Approximation par paires

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Ajustement de la « forme fermée » (k. avec

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Ajustement de la « forme fermée » (k. avec

Ajustement

Champ moyen

Paires

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Est-ce que la forme ferméefonctionne aussi en régime transitoire ?

Question à 1 000 €

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Question plus générale

Comment fermer le systèmes durant le régime transitoire ?

Différentes fermetures type MF, PA, Bethe, etc ….

Extrapoler la fermeture empirique à l’équilibre

Trajectoire rectiligne dans le plan (ρ,ξ)

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Fermeture par trajectoire rectiligne

On connaît l’état de départle paramètre

On calcule (ρ0, ξ0)

On calcule l’état d’équilibre (ρ*, ξ*) par la fermeture empirique

On « ferme » le régime transitoire par l’hypothèse que la trajectoire dans le plan (ρ,ξ) est une droite

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En équation …

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Ligne droite

Equilibre

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Questions à étudier

1. Mieux comprendre la transition ligne droite → forme fermée

2. Quelle équation de la forme fermée ?ici, polynôme empirique 4ème degréloi allométrique de puissance ?

3. Quel comportement sur un réseau 2D ?sur un graphe non régulier ?

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Pourquoi ça marche à peu près ?

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Remerciements

Mercedes Pascual

Marie-Laure Desprez-Loustau

Cécile Robin