# Sauf mention contraire, ce contenu est mis à disposition selon les termes de la licence
# Creative Commons Attribution - Partage dans les mêmes conditions 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
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# Gaëlle Lelandais <gaelle.lelandais@universite-paris-saclay.fr>
# D'après une idée de Judith Legrand :).
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# Objectifs de la séance
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# Présenter un exemple de simulation d'un processus biologique 
# (ici la dérive génétique), en utilisant le logiciel R.
# Objectif de distinguer, dans les lignes de code informatique
# les parties qui sont MODIFIABLES de celles qui ne le sont pas. 
# Ainsi, les simulations pourront être réalisées, en changeant les paramètres
# tels que la fréquence du caractère d'intérêt dans la population, la taille
# de la population ou le nombre d'indididus prélevés pour chaque génération.

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# La dérive génétique
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# Rappel : La dérive génétique est la modification aléatoire de la fréquence
# des allèles d'un gène au sein d’une population, au cours de générations
# successives.


# Partie 1---------------------
# Créer une population de taille n, comportant des individus de
# couleur "rouge" avec une frequence f.
# 
# ATTENTION : Par "fréquence" ici, il est question de probabilité d'observation
# du caractère dans la population 
# --> Nombre d'individus de couleur "rouge" / Nombre total d'individus.
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# Pour commencer, il est nécessaire de choisir une valeur de n et un valeur
# de fréquence f (cf. la définition de la fréquence ci dessus).
n = 10
f = 0.8
# Puis d'utiliser la fonction "sample" de R :
pop = sample(c("rouge", "autre"), size = n, 
             replace = T, prob = c(f, 1-f))
print(pop)

# Questions : 
# Combien d'individus de couleur rouge composent votre population ?
# Ce résultat est-il identique à celui de la personne assise à côté de vous ?
# Essayer de créer des populations de taille 20, 50 puis 100.

# Partie 2 ---------------------
# Compter le nombre d'individus de couleur rouge et réaliser
# une représentation graphique de type "barplot" (diagramme en baton).
#---------------------

# Il est utile de compter automatiquement le nombre d'individus de couleur
# rouge dans la population :
nbR = sum(pop == "rouge")
print(nbR)

# Il est également possible de réaliser une représentation graphique
barplot(table(pop),
        col  = c("grey", "red"),
        main = "Répartition par couleur des individus de la population",
        xlab = "Couleur",
        ylab = "Effectif")

# /!\/!\/!\/!\ 
# Travail à réaliser : 
# /!\/!\/!\/!\

# Prendre votre mois de naissance (entre 1 et 12), ajouter votre jour de 
# naissance (entre 1 et 31). Noter la valeur obtenue (exemple 9 + 7 = 16) 
# et creer une population de la taille de cette somme (ici 16). 
# Réaliser une représentation graphique, insérer votre nom dans
# le titre du graphique ainsi que la taille de votre population. 
# Exporter un fichier PDF.

# Partie 3 ---------------------
# Choisir au hasard un nombre N d'individus dans la population.
#---------------------

# On utilise pour commencer le code de la partie 1 
# (population de taille 100 cette fois)
n = 100
f = 0.8
pop = sample(c("rouge", "autre"), size = n, 
             replace = T, prob = c(f, 1-f))

# On utilise le code de la partie 2 pour représenter la composition de la 
# population
barplot(table(pop),
        col  = c("grey", "red"),
        main = "Répartition par couleur des individus de la population",
        xlab = "Couleur",
        ylab = "Effectif")

# Pour sélectionner aléatoirement N individus dans la population,
# la fonction "sample" est utilisée à nouveau.
N = 10
ech = sample(pop, N, replace = F) 
print(ech)

# /!\/!\/!\/!\ 
# Travail à réaliser : 
# /!\/!\/!\/!\

# Représenter la composition de votre échantillon. Adapter si nécessaire
# le titre de votre graphique.

# Partie 4 ---------------------
# Les N individus sélectionnés se multiplient pour recréer une 
# population de taille n.
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pop = rep(ech, n/N)

# /!\/!\/!\/!\ 
# Travail à réaliser : 
# /!\/!\/!\/!\

# Représenter la composition de votre nouvelle population. 
# Adapter si nécessaire le titre de votre graphique.

# Partie 5 ---------------------
# Bilan des compétences travaillées
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# Au cours de cette séance, les logiciels R et Rstudio ont été utilisés.
# Vous devez être capable de :
#
# 1) Utiliser les 4 fenêtres du logiciel Rstudio;
# 2) Executer dans le logiciel R, des lignes de code R écrites dans un script;
# 3) Changer des parties du code pour adapter les résultats obtenus en fonction
#    de vos choix.
# 4) Réaliser des représentations graphiques, les exporter sous la forme d'un
#    fichier PDF.
# 5) Sauvegarder votre travail pour la prochaine session de travail.