C’est avec une profonde tristesse que nous vous faisons part du décès de Kiên Kiêu survenu le 27 février 2017 à l’âge de 52 ans.

Après un stage de DEA au laboratoire de biométrie de l'INRA Versailles en 1987, Kiên prépare sa thèse dans les laboratoires de biométrie d'Avignon et Versailles, tout en profitant d'un séjour déterminant au département de statistique théorique de l'Université d'Aarhus, au Danemark. Sa thèse, intitulée "Second- and higher-order stereology", est soutenue en 1991. Kiên devient chargé de recherche INRA au centre de Versailles puis au centre de Jouy-en-Josas à partir de 1999. Dans l'unité MIA-Jouy, il anime l'équipe MathCell de 2004 à 2011, puis l'équipe AniMod de 2011 à 2012.

Ses activités de recherche s'inscrivent dans une thématique générale consacrée à la géométrie stochastique, aux statistiques spatiales et à l'analyse d'image appliquée à des données de microscopie du vivant. Elles se caractérisent par des recherches théoriques sur, par exemple, la précision d'estimateurs stéréologiques ou les propriétés de processus de tessellation, ainsi que par des développements théoriques menés dans le cadre de projets appliqués, tels que ceux portant sur la distribution spatiale des cellules du péricarpe de la tomate ou du méristème apical des plantes. Les travaux de Kiên se situent fréquemment à la frontière entre recherche en statistique, recherche en sciences du vivant, et ingénierie informatique de haut vol. Ils sont menés dans le cadre de collaborations avec des biologistes (organisation spatiale des lobes antennaires d'insectes ou du noyau de la cellule) aussi bien que des agronomes (calcul des flux de particules --- pollen ou spores --- entre polygones représentant des parcelles ; processus stochastiques permettant de simuler des parcellaires agricoles).

En tant que chercheur et encadrant de stages et de thèses, Kiên a marqué ses collègues français et étrangers par la profondeur et la rigueur de ses travaux, qu'ils soient destinés à des revues de statistique, de biologie ou à l'interface. Il était aussi un collègue aux nombreuses compétences, d'une grande disponibilité et d'une grande culture, écouté et apprécié pour ses avis concis et éclairés sur de nombreux sujets. De nature discrète, il était néanmoins un membre éminent de la communauté de recherche en mathématique appliquée, aux qualités largement reconnues à l'INRA et bien au-delà.

Ses collègues de l’unité MaIAGE et du département MIA.

Vous trouverez ci-dessous la page web de Kiên :

Cursus

Après une thèse de doctorat intitulée "Second- and Higher-order Stereology", préparée à l'université d'Aarhus, Danemark, et soutenue en 1991, j'ai intégré le département MIA (Mathématiques et Informatique Appliquées) de l'INRA en tant que chargé de recherche, d'abord au centre de Versailles (de 1991 à 1999), puis au centre de Jouy-en-Josas (à partir de novembre 1999). J'ai été responsable de l'équipe MathCell de 2004 à 2011, de l'équipe AnIMod de 2011 à l'automne 2012.

Sujets de recherche

• Stéréologie
• Géométrie stochastique
• Statistiques spatiales

Projets de recherche

• Analyse et modélisation spatiales des chromosomes dans le noyau cellulaire
• Modélisation et simulation de parcellaires agricoles

Logiciels

• Le paquetage R pgs (pour Precision of Geometric Sampling) permet d'évaluer la précision de protocoles d'échantillonnage utilisés, en particulier, en microscopie (coupes sériées, grilles de quadrats, de points...).
• La bibliothèque C++ LiTe et son interface R RLiTe permettent de simuler des tessellations en T aléatoires.

Publications choisies

• K. Kiêu, K. Adamczyk-Chauvat. Pseudolikelihood inference for Gibbsian T-tessellations... and point processes. Rapport technique 2015-2. MaIAGE, INRA, Université Paris-Saclay, 78350 Jouy-en-Josas, France. HAL:hal-00785980, ArXiv:1512.08407.
• K. Kiêu, K. Adamczyk-Chauvat, H. Monod, R. S. Stoica. A completely random T-tessellation model and Gibbsian extensions. Spatial Statistics, 6, 118-138, 2013. Une version préliminaire de cet article est disponible sur HAL et arXiv : HAL:hal-00785980, arXiv:1512.08407.
• C. Kress, K. Kiêu, S. Droineau, L. Galio, E. Devinoy. Specific positioning of the casein gene cluster in active nuclear domains in luminal mammary epithelial cells. Chromosome Research, 19:979-997, 2011.
• C. Heride, M. Ricoul, K. Kiêu, J. von Hase, V. Guillemot, Ch. Cremer, K. Dubrana, L. Sabatier. Distance between homologous chromosomes results from chromosome positioning constraints. Journal of Cell Science, 123:4063-4075, 2010.
• Ph. Andrey, K. Kiêu, C. Kress, G. Lehmann, L. Tirichine, Z. Liu, E. Biot, P.-G. Adenot, C. Hue-Beauvais, N. Houba-Hérin, V. Duranthon, E. Devinoy, N. Beaujean, V. Gaudin, Y. Maurin, P. Debey. Statistical analysis of 3D images detects regular spatial distributions of centromeres and chromocenters in animal and plant nuclei. PLoS Computational Biology, 6(7): e1000853, 2010.
• L. Couton, S. Minoli, K. Kiêu, S. Anton and J.-P. Rospars. Constancy and variability of identified glomeruli in antennal lobes: computational approach in Spodoptera littoralis. Cell Tissue Research, 337:491-511, 2009.
• K. Kiêu and M. Mora. Precision of stereological planar area predictors. Journal of Microscopy, 222(3):201-211, 2006.

Liste complète

Ressources à télécharger

• Article Mathematicae Notae 2004 erratum
• Mon rapport technique de 1997 "Three lectures on Systematic Geometric Sampling" est épuisé. Une version électronique est téléchargeable ici. Des corrections sont disponibles là.

Analyse et modélisation spatiales des chromosomes dans le noyau cellulaire

Le noyau cellulaire chez les eukaryotes est un compartiment fondamental de la cellule puisqu'il contient la plus grande partie de l'ADN et qu'il est donc le lieu de phénomènes comme sa réplication et sa transcription. Le noyau n'est pas un milieu homogène, il contient des organites et des sous-compartiments dont les fonctions sont bien différenciées. Leur organisation spatiale à l'intérieur est supposée jouer un rôle déterminant dans le fonctionnement du noyau, toutefois celle-ci demeure mal connue actuellement. L'objectif de ce projet est d'analyser et de modéliser la distribution spatiale de plusieurs compartiments nucléaires (centromères, territoires chromosomiques, gènes, nucléoles...) à partir de données d'imagerie et de biologie moléculaire.

PGS

À propos

pgs est l'acronyme de Precision of Geometric Sampling. C'est un paquetage R package et il permet de calculer et estimer l'erreur quadratique moyenne d'estimateurs stéréologiques d'aire et de volume basés sur des grilles de points, de droites, de quadrats, des coupes sériées, des lits de clous... La première version (0.1) de pgs a été mise à disposition en complément de l'article

Kiêu, K. and Mora, M. (2006) Precision of stereological area predictors. J. Microsc, 222(3).

La version actuelle (0.2) a été décrite lors du 10th European Congress for Stereology (Milano, 2009). Voir l'article ci-dessous

Kiêu, K. and Mora, M. (2009) Advances on the precision of several stereological volume estimators. In Stereology and Image Analysis. Ecs10: Proceeding of the 10th European Conference of ISS., (V.Capasso et al. Ed.), 17--26, The MIRIAM Project Series, Vol. 4, ESCULAPIO Pub. Co., Bologna, Italy.

disponible ici.

Téléchargement et installation

pgs est désormais disponible sur le CRAN (Comprehensive R Archive network). Il peut donc être téléchargé et installé directement depuis R. On trouve sur le CRAN également la documentation technique et un guide d'utilisation.