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...

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux : 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)
Collectivités auteurs : 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 : 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
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes Université : 2022
Sujets :
Modélisation des données (informatique)
Answer Set Programming (informatique)
Integration de réseaux
Réseau métabolique
Thèses et écrits académiques
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