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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...
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| Auteurs principaux : | , , , , , , |
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| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | 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 |
| Publié : |
2022 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
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| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique : Nantes Université : 2022 |
| Sujets : |
| Résumé : | 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 via les interactions que peuvent avoir les gènes les uns avec les autres. L ensemble de ces interactions forme le réseau de régulation, un objet important dans ces études. D autre part, certaines protéines, appelées enzymes, ont un rôle de catalyseur des réactions biochimiques qui ont lieu au sein des organismes. L ensemble des réactions biochimiques forme le réseau métabolique, un second objet important. Ainsi, une perturbation va impacter le réseau de régulation mais aussi le réseau métabolique puisqu ils sont interconnectés, via les enzymes notamment. L objectif principal de ma thèse est d étudier l impact d une perturbation sur un organisme en intégrant le réseau de régulation au réseau métabolique. J ai apporté deux contributions dans ce sens. La première est une comparaison d une approche logique à une approche bayésienne pour savoir quelle stratégie de modélisation est la plus adaptée pour étudier les impacts des perturbations sur de grands réseaux de régulations. J en ai déduit que bien qu elle soit une bonne candidate, l approche logique présente des limites de par ses prédictions qualitatives en matière d intégration. La seconde contribution découle de ces limites, j ai développé une méthode originale basée sur l Answer Set Programming, MajS, proposant une prédiction plus fine de l effet d une perturbation sur le réseau de régulation. Ce travail ouvre la porte à de nombreuses perspectives comme une meilleure intégration des effets des perturbations au niveau du réseau métabolique et une application à d autres organismes d étude. Perturbations induced by disease, treatment or environmental stress affect living organisms in various ways. Thus, the expression of certain genes will be impacted, affecting its products (proteins, mRNA). These perturbations are also propagated via the interactions that genes can have. These interactions form the regulatory network, an essential object in these studies. On the other hand, specific proteins, called enzymes, act as catalysts for the biochemical reactions occurring within organisms. All the biochemical reactions form the metabolic network, a second important object. Thus, a perturbation will impact the regulatory and metabolic networks since they are interconnected, via enzymes in particular. My thesis s main objective is to study a perturbation s impact on an organism by integrating the regulatory network into the metabolic network. I have made two contributions in this direction. The first compares a logical approach to a Bayesian approach to determine which modelling strategy is the most suitable for studying the impacts of perturbations on large regulatory networks. Although it is a good candidate, I deduced that the logical approach has limitations with its qualitative predictions regarding integration. The second contribution stems from these limits; I have developed an original method based on Answer Set Programming, MajS, offering a more refined prediction of the effect of a perturbation on the regulation network. This work opens the door to many perspectives, such as better integration of the effects of perturbations at the metabolic network level and an application to other organisms of study. |
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| Variantes de titre : | Modélisation hybride, logique et linéaire pour prédire in silico l effet des perturbations sur le métabolisme |
| Notes : | Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Anne Siegel (Président du jury) ; Maxime Folschette (Membre(s) du jury) ; Alexander Bockmayr, Hervé Isambert (Rapporteur(s)) |
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