Academic literature on the topic 'Contrôle du taux de Fausses Découvertes'

Les effets du chlorure d'isornétamidium (Samorin) et de l'acétate de diminazène (Bérénil) sur certains aspects de la biologie reproductive de la Glossina palpalis palpalis (Gpp) femelle ont été examinés. Le Samorin et le Bérénil ont été administrés aux mouches in vitro à travers une membrane de silicone a raison de 0,14 mg/ml et 0,40 mg/ml de sang respectivement ou in vivo sur les oreilles de lapins traités aux doses prophylactiques et thérapeutiques recommandées de 1 mg et 3,5 mg/kg respectivement. Les mouches étaient maintenues à 24,5 ± 0,5 'C, a 80 ± -5 %, d'humidité relative et à une photopériodicité, de 6 h. Ni le Bérénil, ni le Samorin, aux concentrations employées, n'ont eu un effet défavorable sur le taux de survie de la femelle, sa fécondité et le poids moyen des pupes. Bien au contraire, les femelles nourries sur Bérénil à 0,40 mg/ml de sang à travers la membrane avaient une meilleure survie, une fécondité et un poids moyen des pupes plus élevés que les autres groupes, y compris les témoins. De même, les mouches qui émergeaient des pupes de ce groupe étaient plus actives en cage. L'implication de ces découvertes en relation avec le contrôle de vecteur est étudiée.

Dans les milieux biomédicaux contemporains, la maladie existe à la suite d'un diagnostic. Certains la présentent comme l’envers de la santé (physique), d’autres diront qu’elle prend appui sur des mondes biologiques, certes, mais aussi juridiques, politiques, technologiques (Lock et Nguyen 2010; Fassin 2000). La « bonne santé » donne lieu à des connotations positives alors que la maladie renvoie davantage au désordre, voire même à l’irresponsabilité individuelle, à l’échec (Massé 2007). Sans diagnostic, le mal-être existe, mais est relégué à un espace trouble, reconnu par certains, ignoré par d’autres. Les maux qui ne trouvent pas d’ancrage (cellule, organe, système) sont dits « fonctionnels » et souvent délaissés. Maux, maladie ou malades? Pour Canguilhem (2011 [1966]), la maladie prend comme point de départ l’expérience individuelle. Le Conflit des médecines (LeBlanc 2002) ne surgit-il pas lorsque la maladie est détachée du malade et que la médecine s’éloigne des sujets souffrants pour investir les possibles de la maladie? Marc Augé (1986) insiste sur la dimension sociale de la maladie; l’expérience de la maladie est à la fois intime, individuelle et sociale. Elle est l’ « exemple concret de liaison entre perception individuelle et symbolique sociale » (p.82). La maladie est aussi ancrée dans un corps souffrant, par-delà la douleur (Marin et Zaccaï-Reyner 2013). C’est dire que, selon le système médical dans lequel s’inscrit le malade, les mises en scène de la maladie, son dévoilement, son expérience, sa guérison prendront un éventail de sens et de formes. Pour sa part, François Laplantine (1986) distingue deux types de médecines, celles centrées sur le malade (et qui embrassent des systèmes de représentation commandés par un modèle relationnel pensé à la fois en termes physiologiques, psychologiques, cosmologiques et sociaux) et celles sur la maladie (où la maladie est pensée en elle-même et où les dimensions physiques prédominent). Ce faisant, la maladie exprimera tantôt une rupture, un déséquilibre avec son environnement (modèle relationnel), tantôt une atteinte d’un système, d’un locus avant tout corporel, physique (modèle ontologique). Les anthropologues anglo-saxons, dont Arthur Kleinman (et al. 1978) et Byron Good (1994) proposent une déclinaison de la maladie qui fait place à une triple terminologie. En tant que « disease », elle devient un phénomène (dysfonction) biologique (organes et systèmes) observé et objectivé, emblématique du modèle biomédical. Quant aux dimensions relationnelles et sociales de la maladie, elles se déclinent selon les vocables « illness » et « sickness ». Le premier renvoie plus spécifiquement à l’expérience (subjective) humaine de la maladie, la maladie comme vécue, alors que le second inscrit la maladie comme phénomène social. Or, comme le rappelle Young (1982), l’expérience de la maladie (illness) peut exister sans qu’une dysfonction ait été identifiée (disease). Dans cette perspective, la notion de maladie évoque aussi celle d'un état socialement dévalué par-delà toute maladie (disease) reconnue. Quant à la notion de sickness, elle se veut englobante et comprend à la fois dysfonction et subjectivité. Cette sickness est un phénomène social où le rôle du malade et les attentes de la société à son égard, envers la maladie et le thérapeutique de manière générale, sont construits selon un ensemble de paramètres (Benoist 1983). Fassin (1996) insiste particulièrement sur les relations de pouvoir inscrites au cœur même de la maladie. La maladie exprime ces rapports de pouvoir dans le corps, à travers les différences entre les individus face aux risques de l’existence et aux possibilités de se soigner… qui sont autant de façons d’inscrire physiquement l’ordre social. Et, de fait, dans les sociétés contemporaines, les taux de morbidité et de mortalité sont les plus élevés dans les échelons les moins favorisés de la population. Dans le contexte d’une médecine du Nord, de l’Ouest, occidentale ou biomédecine (les appellations sont nombreuses), la maladie est un espace névralgique où se concentrent le soin, le curatif, le palliatif, l’aigu, la chronicité. Elle est aussi souffrance, relation d’aide, technique, savoirs, incertitudes, morale, éthique. Elle est contrôle, abandon, espoir, chute et rechute. La maladie traverse les âges, les contrées – certaines plus propices que d’autres à sa genèse et à son maintien. Puis, par-delà toute tentative de synthèse, Godelier (2011) rappelle que, quel que soit le milieu et le système d’interprétation interpelé, les représentations et interprétations de la maladie se déclinent selon quatre paramètres et sur les liens entre ces paramètres : identifier la nature de la maladie à partir de symptômes au moyen d’une taxinomie, repérer la cause de cette altération d’état, identifier « l’agent » ayant participé à ce changement, cerner pourquoi cette maladie survient (pourquoi moi?). Corin, Uchôa et Bibeau (1992) écriront pour leur part que, malgré la diversité des contextes, la maladie se laisse cerner par un ensemble de variables sémiologiques, interprétatives et d’ordre pragmatique. À partir d’un registre de signes, elle est créatrice de sens qui donne lieu à un éventail de pratiques, insécables de l’histoire personnelle et du contexte social. Il n’en reste pas moins que la maladie se transforme. La biomédecine nord-américaine foisonne, les recherches se multiplient, les possibles tout autant. Cette médecine culmine en urgence, la maladie dans sa forme aiguë est souvent matée. « On ne meurt plus », affirment de nombreux cliniciens (Fortin et Maynard 2012). La maladie chronique fleurie (truffée d’épisodes aigus), elle est très souvent multiple (Nichter 2016). La notion de maladie est en plein mouvement et pose de nouveaux défis pour sa prise en charge (l’organisation du travail) au sein des familles, au sein des milieux de soins, pour le malade. Ce travail est constitué d’actes de soins et de toutes autres tâches associées à l’accompagnement du malade et les relations sociales qui en découlent. Diagnostic et pronostic ne sont qu’un point de départ pour de nouvelles trajectoires (Strauss 1992) où la vie et la maladie s’entrelacent. La chronologie de la maladie s’est modifiée au fil des découvertes scientifiques et celles-ci foisonnent. Dans ses travaux sur cette phase liminale de soins, Isabelle Baszanger (2012 : 871) réitère la question « When is the battle over? ». Cette interrogation est devenue centrale alors que la maladie s’inscrit dans une temporalité mixte d’urgences et de quotidienneté, de « viscosité et d’intensité différentes » (Meyers 2017 : 75). Les possibles sont au premier plan et l’espoir s’en trouve nourri d’une chance, même infime, de vaincre la maladie. Espoir d’une vie à venir, quelle que soit cette vie (Mattingly 2010). La chronicité de maladies hier mortelles transforme le projet thérapeutique et la vie de celles et ceux qui la côtoient. Les mots de Canguilhem (2011 [1966] : 122) n’en résonnent que davantage : « La maladie n’est pas une variation sur la dimension de la santé; elle est une nouvelle dimension de la vie ».

Dans le cadre de la régression, de nombreuses études s’intéressent au problème dit de la grande dimension, où le nombre de variables explicatives mesurées sur chaque échantillon est beaucoup plus grand que le nombre d’échantillons. Si la sélection de variables est une question classique, les méthodes usuelles ne s’appliquent pas dans le cadre de la grande dimension. Ainsi, dans ce manuscrit, nous présentons la transposition de tests statistiques classiques à la grande dimension. Ces tests sont construits sur des estimateurs des coefficients de régression produits par des approches de régressions linéaires pénalisées, applicables dans le cadre de la grande dimension. L’objectif principal des tests que nous proposons consiste à contrôler le taux de fausses découvertes. La première contribution de ce manuscrit répond à un problème de quantification de l’incertitude sur les coefficients de régression réalisée sur la base de la régression Ridge, qui pénalise les coefficients de régression par leur norme l2, dans le cadre de la grande dimension. Nous y proposons un test statistique basé sur le rééchantillonage. La seconde contribution porte sur une approche de sélection en deux étapes : une première étape de criblage des variables, basée sur la régression parcimonieuse Lasso précède l’étape de sélection proprement dite, où la pertinence des variables pré-sélectionnées est testée. Les tests sont construits sur l’estimateur de la régression Ridge adaptive, dont la pénalité est construite à partir des coefficients de régression du Lasso. Une dernière contribution consiste à transposer cette approche à la sélection de groupes de variables
In the regression framework, many studies are focused on the high-dimensional problem where the number of measured explanatory variables is very large compared to the sample size. If variable selection is a classical question, usual methods are not applicable in the high-dimensional case. So, in this manuscript, we develop the transposition of statistical tests to the high dimension. These tests operate on estimates of regression coefficients obtained by penalized linear regression, which is applicable in high-dimension. The main objective of these tests is the false discovery control. The first contribution of this manuscript provides a quantification of the uncertainty for regression coefficients estimated by ridge regression in high dimension. The Ridge regression penalizes the coefficients on their l2 norm. To do this, we devise a statistical test based on permutations. The second contribution is based on a two-step selection approach. A first step is dedicated to the screening of variables, based on parsimonious regression Lasso. The second step consists in cleaning the resulting set by testing the relevance of pre-selected variables. These tests are made on adaptive-ridge estimates, where the penalty is constructed on Lasso estimates learned during the screening step. A last contribution consists to the transposition of this approach to group-variables selection

La sélection de variables sous contrôle statistique est un problème fondamental rencontré dans divers domaines où les praticiens doivent évaluer l'importance des variables d'entrée par rapport à un résultat d'intérêt. Dans ce contexte, le contrôle statistique vise à limiter la proportion de fausses découvertes, c'est-à-dire la proportion de variables sélectionnées qui sont indépendantes du résultat d'intérêt. Dans cette thèse, nous développons des méthodes visant à assurer un contrôle statistique dans des contextes de grande dimension tout en conservant la puissance statistique. Nous présentons quatre contributions clés dans ce domaine de recherche. Premièrement, nous introduisons Notip, une méthode non paramétrique qui permet aux utilisateurs d'obtenir des garanties sur la proportion de vraies découvertes dans n'importe quelle région cérébrale. Cette procédure améliore la sensibilité de détection par rapport aux méthodes existantes tout en conservant le contrôle des fausses découvertes. Deuxièmement, nous étendons le cadre Knockoff en proposant KOPI, une méthode qui fournit un contrôle de la proportion de fausses découvertes (FDP) en probabilité plutôt qu'en espérance. KOPI est naturellement compatible avec l'agrégation de plusieurs tirages Knockoff, ce qui permet de prendre en compte la variabilité de l'inférence Knockoff traditionnelle. Troisièmement, nous développons un outil de diagnostic pour identifier les violations de l'hypothèse d'échangeabilité dans Knockoffs, accompagné d'une nouvelle méthode non paramétrique de génération de Knockoffs qui restaure le contrôle des fausses découvertes. Enfin, nous introduisons CoJER pour améliorer la prédiction conforme en fournissant un contrôle précis de la proportion de couverture fausse (FCP) lorsque plusieurs points de test sont pris en compte, garantissant des estimations d'incertitude plus fiables. CoJER peut également être utilisé pour agréger les intervalles de confiance fournis par différents modèles prédictifs, atténuant ainsi l'impact des choix de modélisation. Ensemble, ces contributions renforcent la fiabilité de l'inférence statistique dans des contextes de grande dimension tels que les données de neuroimagerie et de génomique
Statistically controlled variable selection is a fundamental problem encountered in diverse fields where practitioners have to assess the importance of input variables with regards to an outcome of interest. In this context, statistical control aims at limiting the proportion of false discoveries, meaning the proportion of selected variables that are independent of the outcome of interest. In this thesis, we develop methods that aim at statistical control in high-dimensional settings while retaining statistical power. We present four key contributions in this avenue of work. First, we introduce Notip, a non-parametric method that allows users to obtain guarantees on the proportion of true discoveries in any brain region. This procedure improves detection sensitivity over existing methods while retaining false discoveries control. Second, we extend the Knockoff framework by proposing KOPI, a method that provides False Discovery Proportion (FDP) control in probability rather than in expectancy. KOPI is naturally compatible with aggregation of multiple Knockoffs draws, addressing the randomness of traditional Knockoff inference. Third, we develop a diagnostic tool to identify violations of the exchangeability assumption in Knockoffs, accompanied by a novel non-parametric Knockoff generation method that restores false discoveries control. Finally, we introduce CoJER to enhance conformal prediction by providing sharp control of the False Coverage Proportion (FCP) when multiple test points are considered, ensuring more reliable uncertainty estimates. CoJER can also be used to aggregate the confidence intervals provided by different predictive models, thus mitigating the impact of modeling choices. Together, these contributions advance the reliability of statistical inference in high-dimensional settings such as neuroimaging and genomic data

Ce mémoire traite deux problèmes : en premier lieu, l'estimation paramétrique par intervalle dans un contexte où il y a des contraintes sur le paramètre et, en deuxième lieu la probabilité de fausses découvertes lorsqu'on réalise simultanément plusieurs tests d'hypothèses. Dans le premier chapitre, nous faisons un rappel sur les notions de base de l'inférence statistique à savoir l'estimation ponctuelle et par intervalle. Dans le deuxième chapitre, nous abordons la théorie de l'estimation par intervalle de confiance bayésien décrit dans [10]. Des résultats nouveaux sont présentés dans ce chapitre. Des travaux partiels (voir [7]), montrent que la probabilité de recouvrement fréquentiste est faible aux frontières de l'intervalle. Comparé à ces derniers, nous avons montré sous certaines conditions que cette probabilité n'ira jamais au delà d'une borne supérieure qui semble éloignée de la crédibilité. Finalement, au Chapitre 4, nous traitons des estimateurs de la probabilité de fausses découvertes. Des améliorations significatives ont été faites dans ce cadre.

Cette thèse est composée de deux parties: une première partie traite le problème de changement de régime et une deuxième partie concerne le processusautorégressif à seuil dont les innovations ne sont pas indépendantes. Toutefois, ces deux domaines de la statistique et des probabilités se rejoignent dans la littérature et donc dans mon projet de recherche. Dans la première partie, nous étudions le problème de changements derégime. Il existe plusieurs méthodes pour la détection de ruptures mais les principales méthodes sont : la méthode de moindres carrés pénalisés (PLS)et la méthode de derivée filtrée (FD) introduit par Basseville et Nikirov. D’autres méthodes existent telles que la méthode Bayésienne de changementde points. Nous avons validé la nouvelle méthode de dérivée filtrée et taux de fausses découvertes (FDqV) sur des données réelles (des données du vent sur des éoliennes et des données du battement du coeur). Bien naturellement, nous avons donné une extension de la méthode FDqV sur le cas des variables aléatoires faiblement dépendantes.Dans la deuxième partie, nous étudions le modèle autorégressif à seuil (en anglais Threshold Autoregessive Model (TAR)). Le TAR est étudié dans la littérature par plusieurs auteurs tels que Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986), Chan(1993). Les applications du modèle TAR sont nombreuses par exemple en économie, en biologie, l'environnement, etc. Jusqu'à présent, le modèle TAR étudié concerne le cas où les innovations sont indépendantes. Dans ce projet, nous avons étudié le cas où les innovations sont non corrélées. Nous avons établi les comportements asymptotiques des estimateurs du modèle. Ces résultats concernent la convergence presque sûre, la convergence en loi et la convergence uniforme des paramètres
This thesis has two parts: the first part deals the change points problem and the second concerns the weak threshold autoregressive model (TAR); the errors are not correlated.In the first part, we treat the change point analysis. In the litterature, it exists two popular methods: The Penalized Least Square (PLS) and the Filtered Derivative introduced by Basseville end Nikirov.We give a new method of filtered derivative and false discovery rate (FDqV) on real data (the wind turbines and heartbeats series). Also, we studied an extension of FDqV method on weakly dependent random variables.In the second part, we spotlight the weak threshold autoregressive (TAR) model. The TAR model is studied by many authors such that Tong(1983), Petrucelli(1984, 1986). there exist many applications, for example in economics, biological and many others. The weak TAR model treated is the case where the innovations are not correlated

Cette thèse traite de questions statistiques soulevées par l'analyse de données génomiques de grande dimension, dans le cadre de la recherche contre le cancer. La première partie est consacrée à l'étude des propriétés asymptotiques de procédures de tests multiples visant à contrôler l'espérance (FDR) du taux de fausses découvertes (FDP) parmi les hypothèses rejetées. On introduit un formalisme flexible qui permet de calculer la loi asymptotique du FDP et les conditions de régularité associées pour une vaste famille de procédures de tests multiples, et de comparer la puissance de ces procédures. On s'intéresse ensuite aux liens en termes de contrôle du FDR entre les bornes intrinsèques à trois problèmes de tests multiples: la détection, l'estimation, et la sélection. On relie en particulier la vitesse de convergence dans le problème d'estimation à la régularité de la loi des probabilités critiques au voisinage de 1. La seconde partie est dédiée au développement de méthodes d'analyse des données de puces à ADN en cancérologie. On propose une méthode de pré-traitement des données de puces à ADN combinant une régression robuste et un modèle de mélange avec contrainte spatiale, qui permet d'éliminer les biais spatiaux en préservant le signal biologique. On développe ensuite une méthode d'inférence de régulations entre gènes à partir de données d'expression de gènes, qui repose sur des techniques d'apprentissage informatique et de tests multiples. Enfin, on construit un test génomique permettant de déterminer, pour une patiente traitée pour un cancer du sein, si un second cancer survenant sur le même sein est ou non une récidive du premier.