<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:hal="http://hal.archives-ouvertes.fr/" xmlns:gml="http://www.opengis.net/gml/3.3/" xmlns:gmlce="http://www.opengis.net/gml/3.3/ce" version="1.1" xsi:schemaLocation="http://www.tei-c.org/ns/1.0 http://api.archives-ouvertes.fr/documents/aofr-sword.xsd">
  <teiHeader>
    <fileDesc>
      <titleStmt>
        <title>HAL TEI export of tel-04482448</title>
      </titleStmt>
      <publicationStmt>
        <distributor>CCSD</distributor>
        <availability status="restricted">
          <licence target="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0 - Universal</licence>
        </availability>
        <date when="2026-05-20T14:36:15+02:00"/>
      </publicationStmt>
      <sourceDesc>
        <p part="N">HAL API Platform</p>
      </sourceDesc>
    </fileDesc>
  </teiHeader>
  <text>
    <body>
      <listBibl>
        <biblFull>
          <titleStmt>
            <title xml:lang="en">Cultural transmission of reproductive success: Causal mechanisms, genetic consequences, and machine-learning-based inference</title>
            <title xml:lang="fr">Transmission culturelle du succès reproducteur : Mécanismes causaux, conséquences génétiques et inférence par apprentissage automatique</title>
            <author role="aut">
              <persName>
                <forename type="first">Jérémy</forename>
                <surname>Guez</surname>
              </persName>
              <email type="md5">532d814bb902be3919a729c37db3490e</email>
              <email type="domain">mnhn.fr</email>
              <idno type="idhal" notation="numeric">1399823</idno>
              <idno type="halauthorid" notation="string">2289776-1399823</idno>
              <idno type="IDREF">https://www.idref.fr/285003836</idno>
              <affiliation ref="#struct-1004942"/>
              <affiliation ref="#struct-1061259"/>
              <affiliation ref="#struct-1062146"/>
            </author>
            <editor role="depositor">
              <persName>
                <forename>Flora</forename>
                <surname>Jay</surname>
              </persName>
              <email type="md5">72710507a7279dcf5851801de6ad7503</email>
              <email type="domain">lri.fr</email>
            </editor>
            <funder>CNRS 80 PRIME</funder>
          </titleStmt>
          <editionStmt>
            <edition n="v1" type="current">
              <date type="whenSubmitted">2024-02-28 15:37:46</date>
              <date type="whenModified">2025-04-15 03:17:15</date>
              <date type="whenReleased">2024-02-28 16:52:17</date>
              <date type="whenProduced">2023-03-23</date>
              <date type="whenEndEmbargoed">2024-02-28</date>
              <ref type="file" target="https://hal.science/tel-04482448v1/document">
                <date notBefore="2024-02-28"/>
              </ref>
              <ref type="file" subtype="author" n="1" target="https://hal.science/tel-04482448v1/file/PhD_thesis___Guez-FINAl_online.pdf" id="file-4482448-3887341">
                <date notBefore="2024-02-28"/>
              </ref>
            </edition>
            <respStmt>
              <resp>contributor</resp>
              <name key="616343">
                <persName>
                  <forename>Flora</forename>
                  <surname>Jay</surname>
                </persName>
                <email type="md5">72710507a7279dcf5851801de6ad7503</email>
                <email type="domain">lri.fr</email>
              </name>
            </respStmt>
          </editionStmt>
          <publicationStmt>
            <distributor>CCSD</distributor>
            <idno type="halId">tel-04482448</idno>
            <idno type="halUri">https://hal.science/tel-04482448</idno>
            <idno type="halBibtex">guez:tel-04482448</idno>
            <idno type="halRefHtml">Populations and Evolution [q-bio.PE]. Muséum national d'histoire naturelle, 2023. English. &lt;a target="_blank" href="https://www.theses.fr/"&gt;&amp;#x27E8;NNT : &amp;#x27E9;&lt;/a&gt;</idno>
            <idno type="halRef">Populations and Evolution [q-bio.PE]. Muséum national d'histoire naturelle, 2023. English. &amp;#x27E8;NNT : &amp;#x27E9;</idno>
            <availability status="restricted">
              <licence target="https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/">HAL Authorization<ref corresp="#file-4482448-3887341"/></licence>
            </availability>
          </publicationStmt>
          <seriesStmt>
            <idno type="stamp" n="SHS">Sciences de l'Homme et de la Société</idno>
            <idno type="stamp" n="MNHN">Muséum National d'Histoire Naturelle</idno>
            <idno type="stamp" n="CNRS">CNRS - Centre national de la recherche scientifique</idno>
            <idno type="stamp" n="GIP-BE">GIP Bretagne Environnement</idno>
            <idno type="stamp" n="CENTRALESUPELEC">Ecole CentraleSupélec</idno>
            <idno type="stamp" n="UNIV-PARIS-SACLAY">Université Paris-Saclay</idno>
            <idno type="stamp" n="UNIV-PARIS">Université Paris Cité</idno>
            <idno type="stamp" n="UNIVERSITE-PARIS-SACLAY" corresp="UNIV-PARIS-SACLAY">Université Paris-Saclay</idno>
            <idno type="stamp" n="LISN">Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique</idno>
            <idno type="stamp" n="GS-COMPUTER-SCIENCE">Graduate School Computer Science</idno>
            <idno type="stamp" n="LISN-BIOINFO" corresp="LISN">BioInformatique </idno>
            <idno type="stamp" n="ALLIANCE-SU"> Alliance Sorbonne Université</idno>
            <idno type="stamp" n="TEST4-HALCNRS">collection test</idno>
            <idno type="stamp" n="INEE-CNRS">Institut écologie et environnement du CNRS</idno>
            <idno type="stamp" n="ECO-ANTHROPOLOGIE" corresp="MNHN">Éco-Anthropologie </idno>
          </seriesStmt>
          <notesStmt/>
          <sourceDesc>
            <biblStruct>
              <analytic>
                <title xml:lang="en">Cultural transmission of reproductive success: Causal mechanisms, genetic consequences, and machine-learning-based inference</title>
                <title xml:lang="fr">Transmission culturelle du succès reproducteur : Mécanismes causaux, conséquences génétiques et inférence par apprentissage automatique</title>
                <author role="aut">
                  <persName>
                    <forename type="first">Jérémy</forename>
                    <surname>Guez</surname>
                  </persName>
                  <email type="md5">532d814bb902be3919a729c37db3490e</email>
                  <email type="domain">mnhn.fr</email>
                  <idno type="idhal" notation="numeric">1399823</idno>
                  <idno type="halauthorid" notation="string">2289776-1399823</idno>
                  <idno type="IDREF">https://www.idref.fr/285003836</idno>
                  <affiliation ref="#struct-1004942"/>
                  <affiliation ref="#struct-1061259"/>
                  <affiliation ref="#struct-1062146"/>
                </author>
              </analytic>
              <monogr>
                <imprint>
                  <date type="dateDefended">2023-03-23</date>
                </imprint>
                <authority type="institution">Muséum national d'histoire naturelle</authority>
                <authority type="school">Sciences de la Nature et de l’Homme (ED 227)</authority>
                <authority type="supervisor">Evelyne Heyer</authority>
                <authority type="supervisor">Frédéric Austerlitz (co-directeur)</authority>
                <authority type="supervisor">Flora Jay (co-directrice)</authority>
                <authority type="jury">Violaine Llaurens [Présidente]</authority>
                <authority type="jury">Sylvain Billiard [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Arnaud Estoup [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Céline Scornavacca</authority>
                <authority type="jury">Anna-Sapfo Malaspinas</authority>
              </monogr>
            </biblStruct>
          </sourceDesc>
          <profileDesc>
            <langUsage>
              <language ident="en">English</language>
            </langUsage>
            <textClass>
              <keywords scheme="author">
                <term xml:lang="en">genetic diversity</term>
                <term xml:lang="en">imbalanced topology</term>
                <term xml:lang="en">population genetics</term>
                <term xml:lang="en">evolution</term>
                <term xml:lang="en">cultural process</term>
                <term xml:lang="en">demographic inference</term>
                <term xml:lang="en">machine learning</term>
                <term xml:lang="en">coalescent tree shape</term>
                <term xml:lang="fr">topologie déséquilibrée</term>
                <term xml:lang="fr">forme d'arbre coalescent</term>
                <term xml:lang="fr">diversité génétique</term>
                <term xml:lang="fr">apprentissage automatique</term>
                <term xml:lang="fr">inférence démographique</term>
                <term xml:lang="fr">processus culturel</term>
                <term xml:lang="fr">évolution</term>
                <term xml:lang="fr">génétique des populations</term>
              </keywords>
              <classCode scheme="halDomain" n="sdv.gen.gpo">Life Sciences [q-bio]/Genetics/Populations and Evolution [q-bio.PE]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="sdv.bibs">Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="sdv.bid.evo">Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Populations and Evolution [q-bio.PE]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="shs.demo">Humanities and Social Sciences/Demography</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="stat.ml">Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]</classCode>
              <classCode scheme="halTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halOldTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halTreeTypology" n="THESE">Theses</classCode>
            </textClass>
            <abstract xml:lang="en">
              <p>Cultural Transmission of Reproductive Success (CTRS) is a process in which individuals’ progeny size is positively correlated with their parents’ progeny size. This phenomenon impacts genetics, sometimes even increasing genetic disease risks in the populations where it occurs (Austerlitz and Heyer, 1998). First, this thesis ex- amines the literature in detail, to reveal the potential causes and consequences of this phenomenon. The different contexts in which CTRS can appear are explored, in humans and other species. These aspects lead us to consider nongenetic TRS, a general form of CTRS, as a full-fledged evolutionary force. In a second chapter, the thesis presents a research paper (Guez et al., 2022), using a modeling of CTRS based on an extension of the Wright-Fisher model (Sibert et al., 2002), to simulate the evolution of diploid populations with recombination. These simulations allowed us to dissect the phenomenon, disentangling the effects due to the increased variance of reproductive success from those produced by the transmission of the reproductive success itself. Various effects are explored in detail, including impacts on classical population genetics statistics, such as Tajima’s D and allelic frequencies, as well as on less common statistics such as coalescent tree imbalance indices. Finally, the effects of CTRS on demographic expansion inference are analyzed, revealing an underestimation of the growth factor when CTRS is not considered. This last result suggests a potential underestimation of the Neolithic expansion, if the populations concerned were subject to CTRS. In a third chapter, machine learning methods are designed to correctly infer CTRS jointly with population demography. These methods are based on two approaches trained and tested on simulated genomic data: approximate Bayesian inference (ABC) using summary statistics, and convolutional neural networks (CNN) trained directly on raw genomic data. The inferences made by different versions of these two methods are compared, showing that the best-performing method combines both approaches. This reveals the possibility of distinguishing CTRS from demographic processes using genomic data and inferring both accurately. Future research should explore the distinction of CTRS from other processes, such as natural selection and genetic structure, in order to effectively apply these inference methods to human or other species real genomic data.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>La transmission culturelle du succès reproducteur (TCSR) est un processus lors duquel les individus ont un nombre d’enfants positivement corrélé à celui de leurs parents. Ce phénomène a des effets sur la diversité génétique des populations, al- lant même jusqu’à accroı̂tre dans certains cas la fréquence de certaines maladies génétiques dans les populations concernées (Austerlitz and Heyer, 1998). Dans un premier temps, cette thèse examine en détails, à partir de la littérature, les causes et conséquences de ce phénomène. Les différents contextes dans lesquels peut apparaı̂tre la TCSR sont explorés, chez l’humain ainsi que dans d’autres espèces. Ces réflexions aboutissent à des arguments invitant à considérer comme une force évolutive à part entière la transmission du succès reproducteur d’origine non-génétique, une forme générale de la TCSR. Dans un second temps, la thèse présente un article de recherche (Guez et al., 2022), utilisant une modélisation de la TCSR fondée sur une extension du modèle de Wright-Fisher (Sibert et al., 2002), pour simuler l’évolution de populations d’individus diploı̈des avec recombinaison. Ces simulations ont permis de disséquer le phénomène, séparant les effets dus à l’accroissement de la variance du succès reproducteur de ceux produits par la trans- mission du succès reproducteur elle-même. Différents effets sont explorés en détails, notamment les impacts sur des statistiques classiques de génétique des populations, comme le D de Tajima et les fréquences alléliques, ainsi que sur des mesures moins communes telles que les indices de déséquilibre des arbres de coalescence. Enfin, les effets de la TCSR sur l’inférence d’une expansion démographique sont analysés, révélant une sous-estimation du facteur de croissance d’une population lorsque la TCSR n’est pas prise en compte. Ce dernier résultat suggère une potentielle sous- estimation de l’expansion néolithique, si les populations concernées ont été sujettes à la TCSR. Dans une troisième partie, des méthodes fondées sur l’apprentissage automatique sont construites dans le but d’inférer correctement la TCSR conjointement à la démographie de la population. Ces méthodes reposent sur deux approches entrainées et testées sur des données génomiques simulées : l’inférence bayésienne par approximation (ABC) utilisant des statistiques résumées, et les réseaux de neurones convolutifs (CNN) entrainés directement à partir des données génomiques brutes. Les inférences réalisées par différentes versions de ces deux méthodes sont comparées, montrant que la méthode la plus performante combine les deux approches. Ceci révèle la possibilité de distinguer la TCSR de certains processus démographiques dans des données génomiques et d’inférer assez précisément les deux. Des recherches futures pourront explorer la distinction de la TCSR d’autres processus, comme la sélection naturelle et la structure génétique, afin d’appliquer efficacement ces méthodes à des données génomiques réelles humaines ou d’autres espèces.</p>
            </abstract>
          </profileDesc>
        </biblFull>
      </listBibl>
    </body>
    <back>
      <listOrg type="structures">
        <org type="laboratory" xml:id="struct-1004942" status="VALID">
          <idno type="IdRef">192039423</idno>
          <idno type="ISNI">000000040370736X</idno>
          <idno type="RNSR">200311825V</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/03x0yny97</idno>
          <orgName>Éco-Anthropologie</orgName>
          <orgName type="acronym">EA 7206</orgName>
          <date type="start">2020-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Musée de l’Homme - 17 place du Trocadéro - 75016 Paris</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.ecoanthropologie.cnrs.fr/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-7512" type="direct"/>
            <relation name="UMR7206" active="#struct-441569" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="laboratory" xml:id="struct-1061259" status="VALID">
          <idno type="IdRef">253160316</idno>
          <idno type="RNSR">202123711L</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/00rd81916</idno>
          <idno type="Wikidata">Q109620676</idno>
          <orgName>Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique</orgName>
          <orgName type="acronym">LISN</orgName>
          <date type="start">2021-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Campus Universitaire bât 507Rue du Belvédère91405 Orsay cedexet Campus Universitaire bât 6401 rue Raimond Castaing91190 Gif-sur-Yvette</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.lisn.upsaclay.fr/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-300009" type="direct"/>
            <relation active="#struct-411575" type="direct"/>
            <relation active="#struct-419361" type="direct"/>
            <relation name="UMR9015" active="#struct-441569" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="researchteam" xml:id="struct-1062146" status="VALID">
          <orgName>BioInformatique - LISN</orgName>
          <orgName type="acronym">BioInfo</orgName>
          <date type="start">2021-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Université Paris-Saclay, Bâtiment 650, 91190 Gif-sur-Yvette</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-1061259" type="direct"/>
            <relation active="#struct-300009" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-411575" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-419361" type="indirect"/>
            <relation name="UMR9015" active="#struct-441569" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-1065371" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-7512" status="VALID">
          <idno type="IdRef">026394944</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/03wkt5x30</idno>
          <orgName>Muséum national d'Histoire naturelle</orgName>
          <orgName type="acronym">MNHN</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>57, rue Cuvier - 75231 Paris Cedex 05</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.mnhn.fr</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-441569" status="VALID">
          <idno type="IdRef">02636817X</idno>
          <idno type="ISNI">0000000122597504</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/02feahw73</idno>
          <orgName>Centre National de la Recherche Scientifique</orgName>
          <orgName type="acronym">CNRS</orgName>
          <date type="start">1939-10-19</date>
          <desc>
            <address>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.cnrs.fr/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-300009" status="VALID">
          <idno type="ROR">https://ror.org/02kvxyf05</idno>
          <orgName>Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</orgName>
          <orgName type="acronym">Inria</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Domaine de VoluceauRocquencourt - BP 10578153 Le Chesnay Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.inria.fr/en/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-411575" status="VALID">
          <idno type="IdRef">184443237</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/019tcpt25</idno>
          <orgName>CentraleSupélec</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>3, rue Joliot Curie,Plateau de Moulon,91192 GIF-SUR-YVETTE Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.centralesupelec.fr</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-419361" status="VALID">
          <idno type="IdRef">241345251</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/03xjwb503</idno>
          <orgName>Université Paris-Saclay</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Bâtiment Bréguet, 3 Rue Joliot Curie 2e ét, 91190 Gif-sur-Yvette</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.universite-paris-saclay.fr/fr</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="department" xml:id="struct-1065371" status="VALID">
          <orgName>Science des Données</orgName>
          <orgName type="acronym">SDD</orgName>
          <date type="start">2021-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <country key="FR"/>
            </address>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-1061259" type="direct"/>
            <relation active="#struct-300009" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-411575" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-419361" type="indirect"/>
            <relation name="UMR9015" active="#struct-441569" type="indirect"/>
          </listRelation>
        </org>
      </listOrg>
    </back>
  </text>
</TEI>