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taille n de la loi de densité ξ(u)

m(T1)

m(t) , . . . ,

m(Tn)

m(t)

est

la même que la statistique d’ordre d’un échantillon de taille nde la loi uniforme sur [0 ; 1].

Démonstration de la proposition A.0.6. D’après la proposition A.0.5, la loi conditionnée

à N(t) = n du vecteur T(n) a même loi que la statistique d’ordre d’un échantillon de

taille n de la loi de densité ξ(u)

m(t)1u∈[0 ;t]. La fonction de répartition de cette loi s’écrit

F(u) = m(u)

m(t)106u6t+1u>t.

Ainsi, le vecteur (F(T1), . . . , F(Tn)) a conditionnellement à N(t) = n même loi que la

statistique d’ordre d’un échantillon de taille n de la loi uniforme sur [0 ; 1].

[1] L.J.S. Allen. Stochastic processes with applications to Biology. 2e. Chapman et

Hall/CRC, 2010.

[2] W.P.Angerer. « A note on the evaluation of fluctuation experiments ».Mutation

Research 479 (2001), p. 207–224.

[3] W.P.Angerer. « An explicit representation of the Luria-Delbrück distribution ».

J. Math. Biol.42.2 (2001), p. 145–174.

[4] P. Armitage. « The statistical theory of bacterial populations subject to

muta-tion ».J. R. Statist. Soc. B 14 (1952), p. 1–40.

[5] K.B.Athreyaet S.N.Lahiri.Mesure Theory and Probability Theory. New York :

Springer, 2006.

[6] K.B. Athreya et P.E. Ney. Branching Processes. Berlin Heidelberg : Springer,

1972.

[7] N.T.J. Bailey. The Elements of Stochastic Processes with Applications to the

Natural Sciences. New York : Wiley, 1964.

[8] M.S. Bartlett. An Introduction to Stochastic Processes, with Special Reference

to Methods and applications. 3e. Cambridge University Press, 1978.

[9] R. Bellman et T. Harris. « On age-dependent binary branching processes ».

Ann. Math. 55.2 (1952), p. 280–295.

[10] I.Benjaminiet Y.Peres. « Markov chains indexed by trees ». Ann. Probab.22.1

(1994), p. 219–243.

[11] L.Boe, T. Tolker-Nielsen, K.M.Eegholm, H. Spliidet A. Vrang. «

Fluc-tuation analysis of mutations to nalidixic acid resistance inEscherichia Coli ».J.

Bacteriol. 176.10 (1994), p. 2781–2787.

[12] S. Borrell, Y. Teo, F. Giardina, E.M. Streicher, M. Klopper, J.

Feld-mann, B.Müller, T.C. Victor et S.Gagneux. « Epistasis between antibiotic

resistance mutations drives the evolution of extensively drug-resistant

tuberculo-sis ». Evol. Med. Public Health. 2013.1 (2013), p. 65–74. doi : 10 . 1093 / emph /

eot003.

[13] R.Breunig. « An almost unbiased estimator of the coefficient of variation ».Econ.

Lett. 70.1 (2001), p. 15–19.

[14] N. Champagnatet A. Lambert. « Adaptive dynamics in logistic branching

po-pulations ».Banach Center Publ. 80 (2008), p. 235–244.

[15] D.R.Cox. « Regression Models and Life-Tables ».J. R. Stat. Soc. (Series B)34.2

(1972), p. 187–220.

[16] K.S.Crumpet D.G.Hoel. « Mathematical models for estimating mutation rates

in cell populations ». Biometrika 61 (1974), p. 237.

[17] H.L. David. « Probability distribution of drug-resistant mutants in unselected

populations ofMycobacterium tuberculosis ».Appl. Microbiol.20.5 (1970), p. 810–

814.

[18] A.Dewanji, E.G.Luebecket S.H.Moolgavkar. « A generalized Luria-Delbrück

model ».Math. Biosci. 197.2 (2005), p. 140–152.

[19] D. Eddelbuettel. Seamless R and C++ Integration with Rcpp. New York :

Springer, 2013.

[20] D. Eddelbuettel et C. Sanderson. « RcppArmadillo : Accelerating R with

high-performance C++ linear algebra ».Comput. Stat. Data An.70 (2014), p. 1054–

1063.

[21] P. Embrechts et J. Hawkes. « A limit theorem for tails of discrete infinitely

divisible laws with applications to fluctuation theory ». J. Austral. Math. Soc.

Series A 32 (1982), p. 412–422.

[22] A.Etheridge.Some Mathematical Models from Population Genetics. Cours donné

à la 39e École d’Éte de Saint-Flour, 2009. Heidelberg : Springer, 2011.

[23] W.J. Ewens. Mathematical Population Genetics. 2e. Berlin : Springer, 2004.

[24] F. Fontaine, E.J. Stewart, A.B. Lindner et F. Taddei. « Mutations in two

global regulators lower individual mortality in Escherichia Coli ».Mol. Microbio.

67.1 (2008), p. 2–14.

[25] P.L.Foster. « Methods for Determining Spontaneous Mutation Rates ». Method.

Enzymol.409 (2006), p. 195–213.

[26] S. Gagneux, C.D. Long, P.M. Small, T. Van, G.K. Schoolnik et B.J M.

Bohannan. « The competitive cost of antibiotic resistance in Mycobacterium

tu-berculosis ». Science 312 (2006), p. 1944–1946.

[27] O.Gaudoin. « Fiabilité des Systèmes Réparables ». Notes de cours,

http://www-ljk.imag.fr/membres/Olivier.Gaudoin/FiRep.pdf.

[28] P. Gerrish. « A simple formula for obtaining markedly improved mutation rate

estimates ».Genetics 180.3 (2008), p. 1773–1778.

[29] A. Gillet-Markowska, G. Louvel et G. Fisher. « bz-rates : a web-tool to

estimate mutation rates from fluctuation analysis ».G3 5.11 (2015), p. 2323–2327.

[30] B.M. Hall, C.X. Ma, P. Liang et K.K. Singh. « Fluctuation AnaLysis

Calcu-latOR : a web tool for the determination of mutation rate using Luria–Delbrück

fluctuation analysis ». Bioinformatics 25.12 (2009), p. 1564–1565.

[31] A. Hamon et B.Ycart. « Statistics for the Luria-Delbrück distribution ». Elect.

J. Statist. 6 (2012), p. 1251–1272.

[32] T.Harko, F.S.N.Loboet M.K.Mak. « Analytical Solutions of the Riccati

Equa-tion with Coefficients Satisfying Integral or Differential CondiEqua-tions with Arbitrary

Functions ». Univ. J. Appl. Math.2.2 (2014), p. 109–118.

[33] T.E. Harris. The Theory of Branching Processes. Berlin : Springer, 1963.

[34] B. Houchmandzadeh. « General formulation of Luria-Delbrück distribution of

the number of mutants ». Physical Review E : Statistical, Nonlinear, and Soft

Matter Physics 92 (2015), p. 012719.

[35] G.Jaegeret S. Sarkar. « On the distribution of bacterial mutants : the effects

of differential fitness of mutants and non-mutants ». Genetica 96 (1995), p. 217–

223.

[36] P. Jagers. « Stabilities and instabilities in population dynamics ». J. Appl.

Pro-bab.29 (1992), p. 770–780.

[37] L.W.Jean, M.T.Suchorolski, J.Jeonet E.G.Luebeck. « Multiscale

estima-tion of cell kinetics ». Comput. Math. Meth. Med. 11.3 (2010), p. 239–254. doi :

10.1080/17486700903535922.

[38] M.E.Jones. « Luria-Delbrück fluctuation experiments ; accounting simultaneously

for plating efficiency and differential growth rate ». J. Theo. Biol. 166.3 (1994),

p. 355–363.

[39] M.E.Jones, S.M.Thomas et A.Rogers. « Luria-Delbrück Fluctuation

Experi-ments : Design and Analysis ». Genetics 136 (1994), p. 1209–1216.

[40] C.D. Kelly et O. Rahn. « The growth rate of individual bacterial cells ». J.

Bacteriol. 23.2 (1932), p. 147–153.

[41] W.S. Kendal et P. Frost. « Pitfalls and practice of Luria-Delbrück fluctuation

analysis : a review ». Cancer research 48.5 (1988), p. 1060–1065.

[42] D.G. Kendall. « On the generalized “birth-and-death" process ». ANN. Math.

Statist. 19 (1948), p. 1–15.

[43] D.G.Kendall. « On the role of variable generation time in the development of a

stochastic birth process ».Biometrika 35 (1948), p. 316–330.

[44] D.G. Kendall. « Les processus stochastiques de croissance en biologie ». Ann.

IHP 13.1 (1952), p. 43–108.

[45] D.G. Kendall. « On the Choice of a Mathematical Model to Represent Normal

Bacterial Growth ».Journal of the Royal Statistical Society 14.1 (1952), p. 41–44.

[46] M.Kimmelet D.E.Axelrod.Branching Processes in Biology. New York :

Sprin-ger, 2002.

[47] A.L.Koch. « Mutation and growth rates from Luria-Delbrück fluctuation tests ».

Mutation Res.95 (1982), p. 129.

[48] N.L.Komarova, L.Wuet P.Baldi. « The fixed-size Luria-Delbrück model with

a nonzero death rate ». Math. Biosci. 210.1 (2007), p. 253–290.

[49] K.P. Koutsoumanis et A.Lianou. « Stochasticity in colonial growth dynamics

of individual bacterial cells ».Appl. Environ. Microbiol.79.7 (2013), p. 2294–2301.

[50] H.E.Kubitschek. « The distribution of cell generation times ».Cell Tissue Kinet.

4 (1971), p. 113–122.

[51] V.Kucera. « A review of the matrix Riccati Equation ».Kybernetika 9.1 (1973),

p. 42–61.

[52] T. Kuzcek. « Almost sure limit results for the supercritical Bellman-Harris

pro-cess ». J. Appl. Probab.19.3 (1982), p. 668–674.

[53] T.Kuzcek. « On the convergence of the empiric age distribution for one

dimensio-nal supercritical age dependent branching processes ». Ann. Probab. 10.1 (1982),

p. 252–258.

[54] A.K. Laird. « Dynamics of tumor growth ». Brit. J. Cancer 18 (1964), p. 490–

502.

[55] A.Lambert. « The branching process with logistic growth ».Ann. Appl. Probab.

15.2 (2005), p. 1506–1535.

[56] D.E. Lea et C.A. Coulson. « The distribution of the number of mutants in

bacterial populations ». J. Genet.49.3 (1949), p. 264–285.

[57] E.L.Lehmannet G. Casella.Theory of Point Estimation. 2e. Springer Texts in

Statistics. New York : Springer, 2003.

[58] S. Louhichi et B. Ycart. « Exponential growth of bifurcating processes with

ancestral dependence ». Adv. Appl. Probab.47.2 (2015), p. 545–564.

[59] S.E. Luria. « The frequency distribution of spontaneous bacteriophage mutants

as evidence for the exponential rate of phage reproduction ». Cold Spring Harbor

Symp. Quant. Biol. 16 (1951), p. 463–470.

[60] S.E. Luria et M. Delbrück. « Mutations of bacteria from virus sensitivity to

virus resistance ». Genetics 28.6 (1943), p. 491–511.

[61] W.T. Ma, G.v.H. Sandriet S. Sarkar. « Analysis of the Luria-Delbrück

distri-bution using discrete convolution powers ». J. Appl. Probab. 29.2 (1992), p. 255–

267.

[62] Y.Ma, M.G.Gentonet E.Parzen. « Asymptotic properties of sample quantiles

of discrete distributions ».Ann. Inst. Stat. Math. 63 (2011), p. 227–243.

[63] M. Marcheselli, A. Baccini et L. Barabesi. « Parameter estimation for the

discrete stable family ». Commun. Statist. Theory Methods 37.6-7 (2008), p. 815–

830.

[64] J.H. Matis et T.R. Kiffe. « Effects of immigration on some stochastic logistic

model : A cumulant truncation analysis ».Theoret. Popul. Biol.56 (1999), p. 139–

161.

[65] A. Mazoyer. « Fluctuation analysis application using flan ». (in progress). 2017.

url : https://github.com/AdriMaz/ShinyFlan/.

[66] A. Mazoyer. « Time inhomogeneous mutation models with birth-date

depen-dence ». (revised). 2017. url : https : / / hal . archives ouvertes . fr / hal

-01415995.

[67] A. Mazoyer, B. Ycart et N. Veziris. « Correction : Unbiased Estimation of

Mutation Rates under Fluctuating Final Counts ». PLOS ONE 12.3 (2017), p. 1–

4.url :http://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0173143.

[68] A.Mazoyer, R.Drouilhet, S.Despréauxet B.Ycart. « flan : An R package

for inference on mutation models ». version 0.5. 2017. url :

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