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Fiche concise Thèses
Des problèmes inverses en biophysique
Barbieri C.
Thèses. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (01/09/2011), Simona Cocco (Dir.)
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Carlo Barbieri ()1
1 :  LPS - Laboratoire de Physique Statistique de l'ENS
http://www.lps.ens.fr/
CNRS : UMR8550 – Université Pierre et Marie Curie (UPMC) - Paris VI – Université Paris VII - Paris Diderot – École normale supérieure [ENS] - Paris
France
Des problèmes inverses en biophysique
Some inverse problems in biophysics
01/09/2011
Ces dernières années ont vu le développement de techniques expérimentales permettant l'analyse quantitative de systèmes biologiques, dans des domaines qui vont de la neurobiologie à la biologie moléculaire. Notre travail a pour but la description quantitative de tels systèmes à travers des outils théoriques et numériques issus de la physique statistique et du calcul des probabilités. Cette thèse s'articule en trois volets, ayant chacun pour but l'étude d'un système biophysique. Premièrement, on se concentre sur l'infotaxie, un algorithme de recherche olfactive basé sur une approche de théorie de l'information proposé par Vergassola et collaborateurs en 2007: on en donne une formulation continue et on en caractérise les performances. Dans une deuxième partie on étudie les expériences de micromanipulation à molécule unique, notamment celles de dégraffage mécanique de l'ADN, dont les traces expérimentales sont sensibles à la séquence de l'ADN: on développe un modèle détaillé de la dynamique de ce type d'expérience et ensuite on propose plusieurs algorithmes d'inférence ayant pour objectif de caractériser la séquence génétique. Finalement, on donne une description d'un algorithme qui permet l'inférence des interactions entre neurones à partir d'enregistrements à électrodes multiples et on propose un logiciel intégré qui permettra à la communauté des biologistes d'interpréter ces expériences a partir de cet algorithme.
During the past few years the development of experimental techniques has allowed the quantitative analysis of biological systems ranging from neurobiology and molecular biology. This work focuses on the quantitative description of these systems by means of theoretical and numerical tools ranging from statistical physics to probability theory. This dissertation is divided in three parts, each of which has a different biological system as its focus. The first such system is Infotaxis, an olfactory search algorithm proposed by Vergassola et al. in 2007: we give a continuous formulation and we characterize its performances. Secondly we will focus on single-molecule experiments, especially unzipping of DNA molecules, whose experimental traces depend strongly on the DNA sequence: we develop a detailed model of the dynamics for this kind of experiments and then we propose several inference algorithm aiming at the characterization of the genetic sequence. The last section is devoted to the description of an algorithm that allows the inference of interactions between neurons given the recording of neural activity from multi-electrode experiments; we propose an integrated software that will allow the analysis of these data.
Physique/Physique/Analyse de données, Statistiques et Probabilités
Sciences du Vivant/Biochimie, Biologie Moléculaire/Biochimie
Sciences du Vivant/Neurosciences
Physique/Physique mathématique

Université Pierre et Marie Curie - Paris VI
ED 107 - Physique de la région parisienne
Anglais

Simona Cocco
Jean-François Joanny (Président du jury)
Felix Ritort (Rapporteur)
Massimo Vergassola (Rapporteur)
Christophe Deroulers (Examinateur)
Simona Cocco (Directeur de thèse)

ADN – biophysique – inference bayesienne – problèmes inverses – infotaxis
DNA – Biophysics – bayesian inference – inverse problems – infotaxis