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ENS Mathématiques BCPST 2001

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Fonctions (limites, continuité, dérivabilité, intégration)Intégrales généraliséesIntégrales à paramètresSuites et séries de fonctions
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SESSION 2001

Filière BCPST

MATHÉMATIQUES

(Épreuve commune aux ENS: Ulm, Lyon et Cachan)
Durée : 4 heures

Preambule

Ce problème analyse deux modèles mathématiques de processus de détérioration et de réparation de l'ADN.
Les deux Parties sont complètement indépendantes. A l'intérieur de chaque Partie, les résultats des différentes Sections peuvent, sauf mention contraire, être établis sans faire appel aux Sections antérieures, mais les notations introduites dans une Section sont susceptibles d'être réutilisées dans les Sections ultérieures.
Dans tout le problème, on note (respectivement ) l'ensemble des entiers naturels (resp. des entiers strictement positifs), et (resp. ) l'ensemble des nombres réels (resp. des réels non nuls, des réels positifs ou nuls, des réels strictement positifs). La notation désigne la probabilité d'un événement sur l'espace de probabilité considéré.

Partie I

Dans cette première Partie, on se propose d'étudier la dynamique d'un processus de réparation de l'ADN. A l'instant initial d'une expérience, une colonie cellulaire est soumise à un stress environnemental instantané (par exemple une irradiation aux UV) qui est la cause de "lésions primaires" de l'ADN du génome cellulaire. Pour chaque cellule, le nombre de lésions primaires est un entier naturel distribué selon une loi de Poisson de moyenne . Un mécanisme de réparation de l'ADN entre alors en jeu. La réparation d'une lésion résulte de sa reconnaissance et de son traitement par un agent moléculaire intracellulaire (complexe enzymatique). On suppose que toute cellule possède agents de réparation; dans toute cette Partie, est un entier naturel fixé, supérieur ou égal à 1 . Si , les réparations des lésions primaires sont immédiatement entreprises, chacune par un agent différent. Si , chaque agent de réparation reconnait et traite une lésion, tandis que lésions demeurent "en attente" de réparation. Les durées requises par le traitement des lésions sont des variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées selon une loi fixée. A l'issue de son intervention sur une lésion, tout agent est à nouveau disponible pour entreprendre immédiatement le traitement d'une autre lésion en attente de réparation.
Pour une cellule donnée, on suppose fixé et on note la famille de variables aléatoires définies sur un même espace de probabilité, où mesure le nombre de lésions primaires en attente ou en cours de traitement dans la cellule, à l'instant . Les variables prennent donc des valeurs entières, et de plus:
Pour tout tel que , on définit une fonction notée en posant:

Section A

On suppose qu'il existe une constante telle que la famille satisfasse aux quatre propriétés suivantes :
(i)
(ii) quel que soit tel que , il existe une fonction telle que quand tend vers zéro, et : et ;
(iii) quel que soit tel que , il existe une fonction telle que quand tend vers zéro, et : et ;
(iv) .
I.A.1. Interpréter qualitativement les propriétés (i)-(iv) ci-dessus. En particulier, que mesure le paramètre ?
I.A.2. Pour quelconque, que vaut ?
Dans les questions I.A. 3 à I.A.7, on suppose .
I.A.3.a. Montrer que les fonctions et satisfont à l'équation différentielle:
définie pour , avec les conditions initiales . Pour cela, on commencera par exprimer comme une somme de termes de la forme pour ; on en déduira :
quand tend vers zéro.
I.A.3.b. Montrer de même que les fonctions sont liées par le système d'équations différentielles:
pour , et .
I.A.4. En déduire l'expression de , puis celle de pour .
I.A.5. On définit une fonction génératrice en posant :
I.A.5.a. Montrer que satisfait à l'équation aux dérivées partielles :
avec la condition :
I.A.5.b. Vérifier que
est solution de cette équation aux dérivées partielles.
I.A.5.c. Pour tout tel que , exprimer en fonction de et . En déduire en particulier l'expression de .
I.A.6. Montrer que pour tout , on a :
I.A.7. Calculer .
I.A.8. Dans le cas où , exprimer, pour tout tel que en fonction de et .
Dans la suite de cette Section A, on suppose que des "erreurs" de réparation peuvent se produire. La probabilité que la réparation d'une lésion primaire ne soit pas effectuée correctement suit une loi de Bernoulli de paramètre . Une réparation incorrecte est la cause d'une "lésion secondaire" qui ne peut plus être reconnue par les agents de réparation.
I.A.9. Dans cette question I.A.9, on dit qu'une cellule est «viable» à l'instant si elle ne porte ni lésion primaire en attente de traitement, ni lésion secondaire. On note alors la probabilité de viabilité à l'instant conditionnellement au nombre de lésions primaires initiales , et la probabilité totale de viabilité à l'instant .
I.A.9.a. Calculer en fonction de , de la probabilité d'erreur de réparation, et de la somme (on distinguera les cas et ).
I.A.9.b. En utilisant les résultats des questions I.A. 6 et I.A.7, montrer :
(on justifiera le raisonnement avec soin).
I.A.10. Dans cette question I.A.10, on dit qu'une cellule est "viable" à l'instant si elle ne porte ni lésion primaire en attente ou en cours de traitement, ni lésion secondaire. On conserve aux notations et le même sens qu'à la question précédente.
1.A.10.a. Dans le cas , exprimer en fonction de et .
I.A.10.b. Dans le cas , exprimer sous la forme est une constante que l'on calculera en fonction de et , et est une fonction que l'on explicitera à l'aide de et .
I.A.10.c. Soit . On définit sur la fonction caractéristique de l'intervalle en posant si , et sinon. En écrivant
calculer et en déduire . (On justifiera soigneusement la validité de ces calculs.)

Section B

On suppose dans cette Section B que la réparation est fiable ( ). Cependant, il existe à présent un processus de "fixation" des lésions primaires : toute lésion primaire est susceptible d'être fixée avant réparation, auquel cas elle ne peut plus être reconnue ni traitée par un agent réparateur. Les temps d'attente de la fixation de chaque lésion primaire sont des variables aléatoires définies sur un même espace de probabilité, indépendantes et identiquement distribuées selon une loi exponentielle de moyenne . On définit sur un même espace de probabilité la famille de variables aléatoires mesure le nombre de lésions fixées,

Tournez la page S.V.P.

présentes à l'instant dans le génome d'une cellule donnée. Les variables prennent donc des valeurs entières, avec:
Pour tout tel que , on définit une fonction notée en posant :
I.B.1. Enoncer des propriétés analogues à (i)-(iv) de la Section A, portant ici sur les probabilités conditionnelles :
I.B.2. On suppose, dans cette question I.B.2, .
I.B.2.a. En utilisant les propriétés énoncées à la question précédente, montrer que pour tout tel que , la fonction est dérivable à droite en tout et à gauche en tout . Etablir un système d'équations différentielles satisfaites sur par les fonctions pour (on distinguera, comme aux questions I.A.3.a et I.A.3.b, les cas avec , et ). Préciser les conditions initiales.
I.B.2.b. Résoudre ces équations différentielles. Si , on exprimera en fonction de et . Si , on exprimera en fonction de et .
I.B.3. Dans le cas où , calculer en fonction de et .
Dans la suite de cette Section B, on dit qu'une cellule est «viable» à l'instant si elle ne porte ni lésion primaire en attente ou en cours de traitement, ni lésion fixée. On conserve aux notations et le même sens qu'aux questions I.A. 9 et I.A. 10.
I.B.4. On pose . Montrer, en justifiant soigneusement l'argument :
I.B.5.a. Dans le cas , calculer en fonction de , et en déduire .
I.B.5.b. Dans le cas , montrer :
En déduire :

Section C

On s'intéresse dans cette Section C à la "capacité de réparation" du système génétique, égale par définition à la probabilité que toutes les lésions d'une cellule soient réparées en un temps arbitrairement long.
I.C.1. Que vaut la capacité de réparation lorsqu'on envisage (cf. Section A) la possibilite d'erreur de réparation avec probabilité ?
Dans la suite de cette Section C, on néglige les erreurs de réparation mais on suppose, comme dans la Section B, qu'une lésion primaire puisse être fixée définitivement avant qu'un agent de réparation ait pu intervenir. On se propose de calculer la capacité de réparation d'un tel système.
Soient la variable aléatoire qui mesure le temps d'attente de l'intervention d'un agent de réparation sur une lésion, et , la variable aléatoire qui mesure le temps écoulé avant fixation définitive de la lésion. On suppose que et sont indépendantes, et on rappelle que suit une loi exponentielle de paramètre , dont on note la densité. La capacité de réparation est alors égale à : .
Dans la suite de cette Section C, on suppose .
I.C.2. Exprimer la capacité de réparation en fonction de et des probabilités conditionnelles pour
I.C.3. On introduit la variable aléatoire qui mesure le premier instant auquel il y a reconnaissance d'une lésion par un agent de réparation après que lésions ont été reconnues. En considérant la suite d'évènements et , montrer :
I.C.4. Calculer pour tout tel que (utiliser le résultat de la question I.A.4).
1.C.5. En déduire une expression de sous la forme d'une somme de termes dépendants de et (on ne cherchera pas à simplifier cette somme).
Tournez la page S.V.P.

Partie II

On s'intéresse dans cette deuxième Partie à une forme particulière de lésion spontanée de l'ADN : le raccourcissement des extrémités chromosomiques appelées «télomères». Ce phénomène joue un rôle essentiel dans le processus de vieillissement et de mort cellulaire. On se propose d'en construire un modèle probabiliste basé sur l'hypothèse d'Olovnikov (1973) selon laquelle une "unité" d'ADN télomérique est perdue à chaque division cellulaire; ce phénomène de vieillissement se conclut par l'incapacité de la cellule à se diviser lorsque la longueur de ses télomères, c'est-à-dire le nombre d'unités qui composent ces derniers, passe sous un seuil critique.
On considère une population cellulaire dans laquelle ce processus de vieillissement affecte chaque cellule indépendamment des autres. On cherche à prédire l'espérance de la longueur des télomères d'une cellule et la proportion de cellules reproductives (c'est à dire encore capables de division), à tout instant. Dans ce but, on décrit la dynamique des pertes d'unités télomériques en supposant que ces pertes s'observent en phase G1 du cycle cellulaire, lorsque le chromosome est formé d'une chromatide, c'est à dire d'une double hélice à deux brins d'ADN. On parle du "brin supérieur" et du "brin inférieur", et chaque brin possède une "extrémité (télomère) de gauche" et une "extrémité (télomère) de droite" qui portent les unités télomériques. On caractérise l'état d'un chromosome par le quadruplet donnant, dans cet ordre, la longueur du télomère supérieur gauche, inférieur gauche, supérieur droit et inférieur droit. Deux types seulement de quadruplets sont possibles: avec et dans , et ; ( ) avec et dans , et . A la fin de son cycle de vie, une cellule dont la chromatide est décrite par le quadruplet se divise en deux cellules dont une lui est identique, et l'autre est dans l'état ( ). De même, une cellule dans l'état ( ) engendre une cellule identique et une cellule dans l'état ( ). Sans perte de généralité, on peut supposer que le processus s'arrête lorsqu'une cellule est dans l'état ( ) ou ( ); une telle cellule ne génère plus qu'une seule cellule identique à elle-même.

Question préliminaire

Montrer que l'état d'une cellule peut être représenté par un unique entier de telle sorte que le seul changement d'état possible soit si , tandis qu'une cellule dans l'état 0 y reste.

Section A

On suppose dans cette Section A que la durée du cycle de vie d'une cellule est égale à une constante (une unité de temps) et que les cellules se divisent en parfaite synchronie. On note le nombre de cellules dans l'état à l'instant .
II.A.1. Montrer que pour tout et tout , on a :
On suppose que la population initiale est distribuée dans un nombre fini d'états, de sorte qu'il existe tel que pour tout entier . Dans la suite de cette Section A, on notera un entier tel que .
II.A.2. Etablir l'égalité :
II.A.3. Montrer que, lorsque , on a :
II.A.4. Montrer que, lorsque , on a :

Section B

On suppose dans cette Section B que les durées du cycle de vie des cellules sont des variables aléatoires indépendantes définies sur un même espace de probabilité, qui suivent une même loi dont la densité, qui existe par hypothèse, est notée . On fait l'hypothèse qu'il existe tel que pour tout , et on pose .
Le processus est initié avec une unique cellule dans l'état . On définit alors, tout tel que comme étant l'espérance conditionnelle du nombre de cellules dans l'état à l'instant sachant que la cellule présente à l'instant 0 est dans l'état .
De manière générale, si et sont deux fonctions réelles de variable réelle, intégrables sur et telles que l'intégrale soit convergente pour tout , alors la fonction réelle de variable réelle définie par :
est appelée "produit de convolution" de et , et on note : .
II.B.1. Montrer que existe.
On admettra la relation suivante, vérifiée pour tout tel que , et tout :
II.B.2. Soit une fonction réelle à variable réelle, continue, intégrable sur , telle que existe et vérifie :
On pose . Montrer : . (On prouvera en raisonnant par l'absurde: .)
II.B.3. On souhaite établir le résultat suivant: il existe une suite de polynômes à coefficients réels, telle que les propriétés suivantes soient satisfaites:
(i) ;
(ii) pour tout est de degré , de coefficient dominant donné par
(iii) il existe une suite de réels positifs, strictement croissante, telle que :
Pour cela, on procèdera comme suit :
II.B.3.a. Soit . On note l'espace vectoriel des fonctions polynomiales réelles de degré au plus égal à , définies sur . Montrer qu'on définit une application linéaire sur en posant :
II.B.3.b. On note l'application identité de , et le coefficient de ligne et colonne de la matrice de l'application dans la base canonique . Montrer : pour tout . Calculer les termes pour , en fonction de .
II.B.3.c. En déduire le rang, l'image et le noyau de .
II.B.3.d. Conclure.
II.B.4.a. Montrer que pour tout tel que , il existe des réels et tels que:
(On raisonnera par récurrence sur . On commencera par utiliser la relation (*) et la propriété (iii) appliquées à , puis on invoquera l'hypothèse de récurrence ainsi que le résultat établi à la question II.B.2.)
II.B.4.b. Montrer que pour tout tel que :
désigne une fonction majorée, pour assez grand, par une fonction de la forme est un réel constant.

Section C

L'objectif de cette Section est de généraliser le modèle précédent en introduisant la possibilité qu'une cellule achève son cycle de vie et disparaisse sans se reproduire. Pour cela, il est utile de caractériser l'état de la population, non seulement au cours du temps, mais aussi de "génération" en "génération". Par définition, la population cellulaire de la première génération est définie comme étant la population engendrée par la reproduction de l'unique cellule ancestrale (dont on continue de noter l'état ); la population cellulaire de la ( )-ième génération est constituée de l'ensemble des cellules issues de la reproduction des cellules de la -ième génération ( ). On remarquera qu'à un instant quelconque, différentes générations seront en général représentées dans la population. Pour tout tel que , et tout , on désigne par l'espérance du nombre de cellules dans l'état à la génération .
II.C.1. Donner une justification intuitive de l'égalité :
où l'on a posé : , avec .
Dans toute la suite, on suppose que est la densité d'une loi exponentielle de moyenne , où est un nombre réel strictement positif fixé. On considère , tel que , et .
II.C.2.a. Calculer .
II.C.2.b. En déduire en fonction de et dans le cas où la fin du cycle de vie d'une cellule s'accompagne toujours (comme dans les Sections A et B précédentes) de sa reproduction.
II.C.3. On suppose dans cette question II.C. 3 que la probabilité qu'une cellule dans l'état 0 puisse achever son cycle de vie et disparaître sans se reproduire suit une loi de Bernoulli de paramètre .
II.C.3.a. Montrer qu'on a :
Tournez la page S.V.P.
II.C.3.b. Soit tel que . Calculer en fonction de et , et en déduire un équivalent de quand .
II.C.3.c. Montrer qu'on a :
II.C.3.d. Pour vérifier que ce résultat ne donne qu'une approximation de en temps grand, calculer et en fonction de et , et en déduire et que l'on comparera à l'équivalent ci-dessus.
II.C.4. On suppose dans cette question II.C. 4 que la probabilité qu'une cellule disparaisse sans se reproduire suit une loi de Bernoulli de paramètre si elle est dans l'état 0 , et de paramètre si elle se trouve dans tout autre état.
II.C.4.a. Si , calculer en fonction de et . En déduire l'expression de en fonction de et .
II.C.4.b. Calculer si .
II.C.4.c. Dans cette question II.C.4.c, on suppose . Soit tel que . Calculer en fonction de et . En déduire l'égalité :
Trouver un équivalent de quand , et en déduire :
II.C.4.d. Dans cette question II.C.4.d, on suppose . Montrer l'égalité :
En utilisant ce résultat, prouver :
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