Modélisation dynamique de la signalisation cellulaire : aspects différentiels et discrets; application à la signalisation du facteur de croissance TGF-beta dans le cancer

Résumé : La signalisation cellulaire regroupe l'ensemble des mécanismes biologiques permettant à une cellule de répondre de façon adaptée à son microenvironnement. Pour ce faire, de nombreuses réactions biologiques entrent en jeux avec un important enchevêtrement, créant ainsi un réseau dont le comportement s'apparente à un système complexe. Le compréhension de la réponse cellulaire à une stimulation passe par le développement conjoint des techniques d'acquisition de données, et des méthodes permettant de formaliser ces données dans un modèle. C'est sur ce dernier point que s'inscrivent les travaux exposés dans cette thèse. Nous présentons ici deux approches visant à répondre à des questions de natures différentes sur la signalisation cellulaire. Dans la première nous utilisons un modèle différentiel pour étudier le rôle d'un nouvel interactant dans la voie canonique du TGF-beta. Dans la seconde nous avons exploré la combinatoire de la signalisation cellulaire en développant un formalisme discret basé sur les transitions gardées. Cette approche regroupe l'interprétation de la base de données Pathway Interaction Database dans un unique modèle dynamique de propagation du signal. Des méthodes de simulations et d'analyses inspirées des techniques de vérification de modèles telles que l'atteignabilité et l'invariance ont été développées. En outre, nous avons étudié la régulation du cycle cellulaire en réponse à la signalisation, ainsi que la régulation des gènes de notre modèle en comparaison avec des données d'expressions.
Type de document :
Thèse
Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2013. Français
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Contributeur : Anne Siegel <>
Soumis le : jeudi 9 janvier 2014 - 16:19:24
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:10:57
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 avril 2014 - 11:50:10

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Citation

Geoffroy Andrieux. Modélisation dynamique de la signalisation cellulaire : aspects différentiels et discrets; application à la signalisation du facteur de croissance TGF-beta dans le cancer. Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2013. Français. 〈tel-00926487〉

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