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Theses

Inference and modeling of biological networks : a statistical-physics approach to neural attractors and protein fitness landscapes

Résumé : L'avènement récent des procédures expérimentales à haut débit a ouvert une nouvelle ère pour l'étude quantitative des systèmes biologiques. De nos jours, les enregistrements d'électrophysiologie et l'imagerie du calcium permettent l'enregistrement simultané in vivo de centaines à des milliers de neurones. Parallèlement, grâce à des procédures de séquençage automatisées, les bibliothèques de protéines fonctionnelles connues ont été étendues de milliers à des millions en quelques années seulement. L'abondance actuelle de données biologiques ouvre une nouvelle série de défis aux théoriciens. Des méthodes d’analyse précises et transparentes sont nécessaires pour traiter cette quantité massive de données brutes en observables significatifs. Parallèlement, l'observation simultanée d'un grand nombre d'unités en interaction permet de développer et de valider des modèles théoriques visant à la compréhension mécanistique du comportement collectif des systèmes biologiques. Dans ce manuscrit, nous proposons une approche de ces défis basée sur des méthodes et des modèles issus de la physique statistique, en développent et appliquant ces méthodes au problèmes issu de la neuroscience et de la bio-informatique : l’étude de la mémoire spatiale dans le réseau hippocampique, et la reconstruction du paysage adaptatif local d'une protéine.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02280155
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Friday, September 6, 2019 - 9:55:11 AM
Last modification on : Tuesday, August 4, 2020 - 3:44:31 AM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, February 6, 2020 - 1:07:06 PM

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Posani-2018-These.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02280155, version 1

Citation

Lorenzo Posani. Inference and modeling of biological networks : a statistical-physics approach to neural attractors and protein fitness landscapes. Physics [physics]. PSL Research University, 2018. English. ⟨NNT : 2018PSLEE043⟩. ⟨tel-02280155⟩

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