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La littérature n'est pas unanime quant à l'effet favorable ou défavorable du changement climatique sur les pays en voie de développement. En effet, si plusieurs travaux concluent que l'agriculture des pays en voie de développement est vulnérable au changement climatique à cause de la prédominance de l'agriculture à faible capital, d'autres suggèrent le contraire. Cette thèse a pour objectif d'étudier l'impact du changement climatique sur l'agriculture tunisienne en utilisant une analyse ricardienne de la valeur ajoutée agricole. Nous effectuons une analyse spatio-temporelle de la réponse de la valeur ajoutée agricole au changement climatique sur une base de données relative à 21 gouvernorats de la Tunisie qui couvre la période 1992-2007. Sur la base des résultats d'estimation de cette analyse, nous procédons à une simulation de l'impact du changement climatique sur l'agriculture relativement aux projections d'un scénario modéré à l'horizon 2020. Les résultats suggèrent que le changement climatique combiné à une évolution du niveau technologique aurait des effets bénéfiques sur l'agriculture tunisienne. Ce résultat remettrait en question les conclusions de la majorité des travaux existants dans la littérature qui insistent sur les effets négatifs du changement climatique sur l'agriculture.
We consider a recently introduced dynamic programming scheme to compute parsimonious evolutionary scenarios for gene adjacencies. We extend this scheme to sample evolutionary scenarios from the whole solution space under the Boltzmann distribution. We apply our algorithms to a dataset of mammalian gene trees and adjacencies, and observe a significant reduction of the number of syntenic inconsistencies observed in the resulting ancestral gene adjacencies.
Biological network comparison is an essential but algorithmically challenging approach for the analysis of underlying data. A typical example is looking for certain subgraphs in a given network, such as subgraphs that maximize some function of their nodes' weights. However, the corresponding maximum-weight connected subgraph (mwcs) problem is known to be hard to approximate. In this contribution, we consider the problem of the simultaneous discovery of maximum weight subgraphs in two networks, whose nodes are matched by a mapping: the maximum- weight cross-connected subgraphs (mwccs) problem. We provide inapproximability results for this problem. These results indicate that the complexity of the problem is conditioned both by the nature of the mapping function and by the topologies of the two networks. In particular, we show that the problem is inapproximable even when the mapping is an injective function and the input graphs are two binary trees. We also prove that it remains hard to approximate when the mapping is a bijective function and the input graphs are a graph and a binary tree. We further analyze a variant of the mwcs problem where the networks' nodes are assigned both a weight and a contribution value, that we call maximum-weight ratio-bounded connected subgraph (mwrbcs). We provide an FPT-algorithm for trees and an e!cient dynamic programming solution for cycles. These algorithms allow us to derive a polynomial solution for mwccs applicable when (i) mwrbcs is polynomially solvable for one of the graphs and (ii) the set of subgraphs of the other graph is polynomially enumerable.
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