| Summary: | Cette thèse est dédiée à l’analyse et la modélisation d'expériences où la position d'un traceur dans le milieu cellulaire est enregistrée au cours du temps. Il s’agit de pouvoir de retirer le maximum d’information à partir d’une seule trajectoire observée expérimentalement. L’enjeu principal consiste à identifier les mécanismes de transport sous-jacents au mouvement observé. La difficulté de cette tâche réside dans l’analyse de trajectoires individuelles, qui requiert de développer de nouveaux outils d’analyse statistique. Dans le premier chapitre, un aperçu est donné de la grande variété des dynamiques observables dans le milieu cellulaire. Notamment, une revue de différents modèles de diffusion anormale et non-Gaussienne est réalisée. Dans le second chapitre, un test est proposé afin de révéler la rupture d'ergodicité faible à partir d’une trajectoire unique. C’est une généralisation de l’approche de M. Magdziarz et A. Weron basée sur la fonction caractéristique du processus moyennée au cours du temps. Ce nouvel estimateur est capable d’identifier la rupture d’ergodicité de la marche aléatoire à temps continu où les temps d'attente sont distribués selon une loi puissance. Par le calcul de la moyenne de l’estimateur pour plusieurs modèles typiques de sous diffusion, l’applicabilité de la méthode est démontrée. Dans le troisième chapitre, un algorithme est proposé afin reconnaître à partir d’une seule trajectoire les différentes phases d'un processus intermittent (e.g. le transport actif/passif à l'intérieur des cellules, etc.). Ce test suppose que le processus alterne entre deux phases distinctes mais ne nécessite aucune hypothèse sur la dynamique propre dans chacune des phases. Les changements de phase sont capturés par le calcul de quantités associées à l’enveloppe convexe locale (volume, diamètre) évaluées au long de la trajectoire. Il est montré que cet algorithme est efficace pour distinguer les états d’une large classe de processus intermittents (6 modèles testés). De plus, cet algorithme est robuste à de forts niveaux de bruit en raison de la nature intégrale de l’enveloppe convexe. Dans le quatrième chapitre, un modèle de diffusion dans un milieu hétérogène où le coefficient de diffusion évolue aléatoirement est introduit et résolu analytiquement. La densité de probabilité des déplacements présente des queues exponentielles et converge vers une Gaussienne au temps long. Ce modèle généralise les approches précédentes et permet ainsi d’étudier en détail les hétérogénéités dynamiques. En particulier, il est montré que ces hétérogénéités peuvent affecter de manière drastique la précision de mesures effectuées sur une trajectoire par des moyennes temporelles. Dans le dernier chapitre, les méthodes d’analyses de trajectoires individuelles sont utilisées pour étudier deux expériences. La première analyse effectuée révèle que les traceurs explorant le cytoplasme montrent que la densité de probabilité des déplacements présente des queues exponentielles sur des temps plus longs que la seconde. Ce comportement est indépendant de la présence de microtubules ou du réseau d’actine dans la cellule. Les trajectoires observées présentent donc des fluctuations de diffusivité témoignant pour la première fois de la présence d’hétérogénéités dynamiques au sein du cytoplasme. La seconde analyse traite une expérience dans laquelle un ensemble de disques de 4mm de diamètre a été vibré verticalement sur une plaque, induisant un mouvement aléatoire des disques. Par une analyse statistique approfondie, il est démontré que cette expérience est proche d'une réalisation macroscopique d'un mouvement Brownien. Cependant les densités de probabilité des déplacements des disques présentent des déviations par rapport à la Gaussienne qui sont interprétées comme le résultat des chocs inter-disque. Dans la conclusion, les limites des approches adoptées ainsi que les futures pistes de recherches ouvertes par ces travaux sont discutées en détail. === This thesis is dedicated to the analysis and modeling of experiments where the position of a tracer in the cellular medium is recorded over time. The goal is to be able to extract as much information as possible from a single experimentally observed trajectory. The main challenge is to identify the transport mechanisms underlying the observed movement. The difficulty of this task lies in the analysis of individual trajectories, which requires the development of new statistical analysis tools. In the first chapter, an overview is given of the wide variety of dynamics that can be observed in the cellular medium. In particular, a review of different models of anomalous and non-Gaussian diffusion is carried out. In the second chapter, a test is proposed to reveal weak ergodicity breaking from a single trajectory. This is a generalization of the approach of M. Magdziarz and A. Weron based on the time-averaged characteristic function of the process. This new estimator is able to identify the ergodicity breaking of continuous random walking where waiting times are power law distributed. By calculating the average of the estimator for several subdiffusion models, the applicability of the method is demonstrated. In the third chapter, an algorithm is proposed to recognize the different phases of an intermittent process from a single trajectory (e.g. active/passive transport within cells, etc.).This test assumes that the process alternates between two distinct phases but does not require any hypothesis on the dynamics of each phase. Phase changes are captured by calculating quantities associated with the local convex hull (volume, diameter) evaluated along the trajectory. It is shown that this algorithm is effective in distinguishing states from a large class of intermittent processes (6 models tested). In addition, this algorithm is robust at high noise levels due to the integral nature of the convex hull. In the fourth chapter, a diffusion model in a heterogeneous medium where the diffusion coefficient evolves randomly is introduced and solved analytically. The probability density function of the displacements presents exponential tails and converges towards a Gaussian one at long time. This model generalizes previous approaches and thus makes it possible to study dynamic heterogeneities in detail. In particular, it is shown that these heterogeneities can drastically affect the accuracy of measurements made by time averages along a trajectory. In the last chapter, single-trajectory based methods are used for the analysis of two experiments. The first analysis carried out shows that the tracers exploring the cytoplasm show that the probability density of displacements has exponential tails over periods of time longer than the second. This behavior is independent of the presence of both microtubules and the actin network in the cell. The trajectories observed therefore show fluctuations in diffusivity, indicating for the first time the presence of dynamic heterogeneities within the cytoplasm. The second analysis deals with an experiment in which a set of 4mm diameter discs was vibrated vertically on a plate, inducing random motion of the disks. Through an in-depth statistical analysis, it is demonstrated that this experiment is close to a macroscopic realization of a Brownian movement. However, the probability densities of disks’ displacements show deviations from Gaussian which are interpreted as the result of inter-disk shocks. In the conclusion, the limits of the approaches adopted as well as the future research orientation opened by this thesis are discussed in detail.
|
|---|
