Hybrid, logical and linear modelling to predict in silico the effect of perturbations on metabolism

Hybrid, logical and linear modelling to predict in silico the effect of perturbations on metabolism

Les perturbations induites par une maladie, un traitement ou encore un stress environnemental affectent les organismes vivants de diverses manières. Ainsi, l expression de certains gènes sera impactée, ce qui se répercutera sur ses produits (protéines, ARNm). Ces perturbations se propagent également...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors : Le Bars Sophie (Auteur), Bourdon Jérémie (Directeur de thèse), Guziolowski Carito (Directeur de thèse), Siegel Anne (Président du jury de soutenance), Bockmayr Alexander (Rapporteur de la thèse), Isambert Hervé (Rapporteur de la thèse), Folschette Maxime (Membre du jury)
Corporate Authors : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thesis
Language : anglais
Title statement : Hybrid, logical and linear modelling to predict in silico the effect of perturbations on metabolism / Sophie Le Bars; sous la direction de Jérémie Bourdon et de Carito Guziolowski
Published : 2022
Online Access : Via Nantes Université network
Online Access note : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes Université : 2022
Subjects :
Modélisation des données (informatique)
Answer Set Programming (informatique)
Integration de réseaux
Réseau métabolique
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2022NANU4075/document