Ensimag Rubrique Formation 2022

Systèmes complexes, Réseaux et Biologie Systémique

  • Volumes horaires

    • CM 18.0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 1.75

Objectif(s)

En biologie systémique et plus généralement dans l'étude des systèmes complexes la notion de réseau est devenue prééminente. Ce cours porte sur la modélisation de la dynamique de réseaux biologiques, en particulier les réseaux de régulation génétiques et les réseaux de réactions. Plusieurs formalismes mathématiques seront abordés, ainsi que certaines méthodes issues de l'informatique (model-checking, pour la vérification de propriétés). Des cas concrets de modélisation seront étudiés (par exemple le contrôle du cycle cellulaire, la segmentation d'un embryon) pour illustrer l'application de ces techniques en biologie systémique.

Les objectifs sont : de réfléchir aux problèmes posés par la modélisation de systèmes complexes (par exemple le choix d'un niveau d'abstraction); de se familiariser avec différentes versions du concept de robustesse utilisées dans le domaine; d'apprendre à utiliser différents formalismes, à choisir le plus adapté en fonction des questions posées et des connaissances/données disponibles sur le système à modéliser; d'apprendre à utiliser des données biologiques; de réaliser que tout modèle a un domaine de validité limité, et finalement de prendre connaissance des grands enjeux du domaine, tels que la conception de thérapies combinatoires.

Contact Eric FANCHON

Contenu(s)

Rappels sur les systèmes dynamiques et les bifurcations. Etude d'un modèle différentiel du contrôle du cycle cellulaire. Réduction de modèle basée sur l'existence de plusieurs échelles temporelles caractéristiques. Formalismes de réseaux discrets, booléens et multivalués. Etude d'un réseau de régulation génétique. Problème d'inférence de paramètres. Application de techniques de model-checking et de satisfiabilité booléenne. Systèmes ayant de nombreux attracteurs. Notions de robustesse. Relation entre structure et dynamique. Rappels sur les processus stochastiques. Algorithme de Gillespie. Stochasticité de l'expression des gènes. Questions évolutives concernant les réseaux.


Prérequis
Connaissances de base sur les systèmes dynamiques et les bifurcations, ainsi que connaissances de base en biologie.

Contrôle des connaissances

examen de la session 1 : compte-rendu (analyse d'article)

examen de la session 2 : oral


max(E1,E2)

Bibliographie

Life is complicated. E. Check Hayden. Nature, 464, 664 (2010)

A unifying view of 21st century systems biology. M. Vidal, FEBS Letters, 583, 3891 (2009)

Biological Robustness. H. Kitano, Nature Reviews in Genetics, 5, 826 (2004)

Reverse Engineering of Biological Complexity. M.E. Csete and J. C. Doyle, Science (2002)