416 pages - juillet 2022
ISBN papier : 9781789480290
ISBN ebook : 9781789490299

Code ERC :

LS2 Genetics, ’Omics’, Bioinformatics and Systems Biology
LS2_12 Bioinformatics
LS2_15 Systems biology

 
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La biologie des systèmes, ou biologie systémique, est une approche de la biologie qui consiste à englober la complexité des interactions entre les entités biologiques dans un tout systémique. Le but étant de comprendre l’émergence de propriétés physiologiques ou fonctionnelles.

Approches symboliques de la modélisation et de l’analyse des systèmes biologiques présente les apports de méthodes formelles issues de l’informatique pour la modélisation de la dynamique des systèmes biologiques. Il traite plus spécifiquement des méthodes symboliques, c’est-à-dire qui peuvent établir des propriétés qualitatives des modèles.

Cet ouvrage expose différentes approches liées à la sémantique, au langage, à la modélisation et à leur lien avec les données, et nous permet d’examiner des problèmes fondamentaux et des défis auxquels nous confronte la biologie des systèmes. Une première partie regroupe des travaux qui s’appuient sur les diverses données accessibles pour construire des modèles alors que la seconde présente des contributions autour des questions de la sémantique et des méthodes formelles.

1. Inférence de réseaux de régulation de gènes à partir de données dynamiques multi-échelles
2. Problèmes d’optimisation combinatoire pour l’étude du métabolisme
3. Les enjeux de l’inférence de modèles dynamiques à partir de séries temporelles
4. Connecter les modèles logiques aux données omiques
5. Réseaux booléens : formalisme, sémantiques et complexité
6. Logique calculatoire pour la biomédecine et les neurosciences
7. La cellule, un calculateur analogique chimique
8. Méthodes de vérification formelle pour la modélisation en biologie : le cas des réseaux de régulation biologique
9. Analyses des motifs accessibles dans les modèles Kappa

Cédric Lhoussaine

Cédric Lhoussaine est professeur des universités à l’Université de Lille et responsable de l’équipe BioComputing au Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille (CRIStAL).

Élisabeth Remy

Élisabeth Remy est directrice de recherche au CNRS à l’Institut de mathématiques de Marseille et responsable de l’équipe Mathématiques et algorithmique pour la biologie des systèmes (MABioS).

Chapitre 1

Inférence de réseaux de régulation de gènes à partir de données dynamiques multi-échelles (pages : 7-50)

L’inférence des réseaux de régulation de gènes reste un challenge majeur en biologie des systèmes malgré de nombreux efforts. Aujourd’hui, grâce aux données multi-omiques en cellules uniques, aux modèles dynamiques et stochastiques de la régulation génétique, et à la puissance de calcul disponible, de nouvelles approches telles que WASABI permettront de surmonter toutes les difficultés de ce défi.


Chapitre 2

Problèmes d’optimisation combinatoire pour l’étude du métabolisme (pages : 51-96)

Les modèles basés sur les réseaux métaboliques permettent de prédire le potentiel de production de molécules des organismes dans des conditions données. L’obtention de ces réseaux passe par une étape de complétion basée sur la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire. Ce chapitre définit et décrit ces problèmes d'optimisation à partir de différents paradigmes de modélisation dynamique qui peuvent être associés à un système biologique.


Chapitre 3

Les enjeux de l’inférence de modèles dynamiques à partir de séries temporelles (pages : 97-139)

Ce chapitre dresse un panorama des approches portant sur l’élaboration de modèles qualitatifs de réseaux de régulation, via des démarches s’apparentant au model-checking (pour l’analyse) et à la programmation logique (pour l’inférence). Nous nous attachons à étudier ce problème dans un contexte large-échelle, autrement dit avec potentiellement plusieurs centaines de composants interagissant.


Chapitre 4

Connecter les modèles logiques aux données omiques (pages : 141-160)

Les modèles Booléens permettent de décrire des mécanismes de dysfonctionnement dans des maladies comme les cancers et d’anticiper les effets possibles de certaines drogues sur les dérégulations observées (mutations, surexpression de gènes, etc.). Cependant, les modèles développés sont génériques et ne sont pas spécifiques à un cancer, ou un patient. Nous présentons une méthodologie qui intègre des données omiques à ces modèles et permet ainsi de caractériser les différences de réponses aux traitements entre patients atteints d’un même cancer.


Chapitre 5

Réseaux booléens : formalisme, sémantiques et complexité (pages : 163-200)

Ce chapitre présente le formalisme des réseaux booléens, leur relation avec d'autres modèles informatiques classiques, et leur adéquation pour la modélisation des systèmes biologiques. Le chapitre détaille la sémantique la plus permissive (MP) qui apporte une abstraction correcte des comportements quantitatifs, et conclut sur des aspects de complexité pour la vérification de propriétés dynamiques d'accessibilité et d'attracteurs.


Chapitre 6

Logique calculatoire pour la biomédecine et les neurosciences (pages : 201-253)

Ce chapitre présente l'utilisation d'une logique calculatoire en biologie des systèmes, comme cadre unifié et sûr, adapté à la fois à la modélisation du comportement des systèmes biologiques et à l'expression et à la vérification de leurs propriétés. Ce chapitre offre une introduction à la logique linéaire ainsi qu'à l'utilisation du système Coq dans notre domaine.


Chapitre 7

La cellule, un calculateur analogique chimique (pages : 255-274)

La thèse de Church-Turing énonce qu’il n’y a qu’une seule notion universelle de calcul mécaniste, qui donc, d’une façon ou d’une autre, doit permettre de réconcilier le traitement de l’information en informatique et en biologie cellulaire. La preuve récente de Turing-complétude des réseaux de réactions chimiques continus sur un nombre fini d’espèces moléculaires, fournit les bases d’une telle réconciliation, sans construction artificielle, avec des capacités à la fois d’analyse des programmes chimiques naturels dans les cellules vivantes, et de synthèse de programmes chimiques artificiels dans des vésicules non vivantes. Ces résultats ouvrent un vaste champ de recherche fondamentale sur l’informatique analogique chimique de la cellule et des applications nouvelles en santé et environnement.


Chapitre 8

Méthodes de vérification formelle pour la modélisation en biologie : le cas des réseaux de régulation biologique (pages : 275-335)

Ce chapitre démontre que la modélisation des réseaux de régulation biologiques est grandement facilitée par des méthodes symboliques de vérification formelle comme le model-checking et les preuves en logique de Hoare. Il présente une méthodologie complète de modélisation formelle où les approches logiques classiques du génie logiciel s'adaptent remarquablement efficacement au problème majeur de la modélisation des systèmes complexes: l'identification des paramètres.


Chapitre 9

Analyses des motifs accessibles dans les modèles Kappa (pages : 337-398)

Ce chapitre propose un langage de réécriture pour modéliser l’évolution d'ensembles d'instances de protéines et de leurs liaisons. Ce niveau de détail permet une représentation compacte grâce à une description locale des interactions et ouvre la voie à diverses abstractions. En particulier, nous utilisons ici cette structure pour calculer des propriétés locales des complexes protéiques.