Analyse multi-niveaux en biologie systémique computationnelle : le cas des cellules HeLa sous traitement apoptotique

Multi-level analysis in computational system biology : the case of HeLa cells under apoptosis treatment

• Auteur / Autrice : Matthieu Pichené
• Direction : Blaise Genest
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 25/06/2018
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : ComuE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - SUMO

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique bayésienne

Processus stochastiques

Bioinformatique

Biologie systémique

Mots clés libres

Biologie computationnelle

Modèles stochastiques

Réseaux Bayésiens Dynamiques

Computationnal Biology

Stochastic Models

Dynamic Bayesian Networks

Résumé

Cette thèse examine une nouvelle façon d'étudier l'impact d'une voie de signalisation donnée sur l'évolution d'un tissu grâce à l'analyse multi-niveaux. Cette analyse est divisée en deux parties principales: La première partie considère les modèles décrivant la voie au niveau cellulaire. A l'aide de ces modèles, on peut calculer de manière résoluble la dynamique d'un groupe de cellules, en le représentant par une distribution multivariée sur des concentrations de molécules clés. La deuxième partie propose un modèle 3d de croissance tissulaire qui considère la population de cellules comme un ensemble de sous-populations, partitionnée de façon à ce que chaque sous-population partage les mêmes conditions externes. Pour chaque sous-population, le modèle résoluble présenté dans la première partie peut être utilisé. Cette thèse se concentre principalement sur la première partie, tandis qu'un chapitre couvre un projet de modèle pour la deuxième partie.

This thesis examines a new way to study the impact of a given pathway on the dynamics of a tissue through Multi-Level Analysis. The analysis is split in two main parts: The first part considers models describing the pathway at the cellular level. Using these models, one can compute in a tractable manner the dynamics of a group of cells, representing it by a multivariate distribution over concentrations of key molecules. % of the distribution of the states of this pathway through groups of cells. The second part proposes a 3d model of tissular growth that considers the population of cell as a set of subpopulations, partitionned such as each subpopulation shares the same external conditions. For each subpopulation, the tractable model presented in the first part can be used. This thesis focuses mainly on the first part, whereas a chapter covers a draft of a model for the second part.