Formal and exact reduction for differential models of signalling pathways in rule-based languages

Résumé : Le comportement d'une cellule dépend de sa capacité à recevoir, propager et intégrer des signaux, constituant ainsi des voies de signalisations. Les protéines s'associent entre elles sur des sites de liaisons, puis modifient la structure spatiale des protéines voisines, ce qui a pour effet de cacher ou de découvrir leurs autres sites de liaisons, et donc d'empêcher ou de faciliter d'autres interactions. En raison du grand nombre de différents complexes bio-moléculaires, nous ne pouvons pas écrire ou générer les systèmes différentiels sous-jacents. Les langages de réécritures de graphes à sites offrent un bon moyen de décrire ces systèmes complexes. Néanmoins la complexité combinatoire resurgit lorsque l'on cherche à calculer de manière effective ce comportement. Ceci justifie l'utilisation d'abstractions. Nous proposons deux méthodes pour réduire la taille des modèles de voies de signalisation, décrits en Kappa. Ces méthodes utilisent respectivement la présence de symétries parmi certains sites et le fait que certaines corrélations entre l'état de différentes parties des complexes biomoléculaires n'ont pas d'impact sur la dynamique du système global. Des sites qui ont la même capacité d'interaction sont liés par une relation de symétrie. Nous montrons que cette relation induit une bisimulation qui peut être utilisée pour réduire la taille du modèle initial. L'analyse du flot d'information détecte les parties du système qui influencent le comportement de chaque site. Ceci nous autorise à couper les espèces moléculaires en petits morceaux pour écrire un nouveau système. Enfin, nous montrons comment raffiner cette analyse pour tenir compte d'information contextuelle. Les deux méthodes peuvent être combinées. La solution analytique du modèle réduit est la projection exacte de la solution originelle. Le calcul du modèle réduit se fait au niveau des règles, en évitant l'exécution du modèle initial.
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Thèse
Computation and Language [cs.CL]. PSL Research University, 2017. English. 〈NNT : 2017PSLEE005〉
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Soumis le : jeudi 6 juillet 2017 - 12:26:26
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Ferdinanda Camporesi. Formal and exact reduction for differential models of signalling pathways in rule-based languages. Computation and Language [cs.CL]. PSL Research University, 2017. English. 〈NNT : 2017PSLEE005〉. 〈tel-01557498〉

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