Étude de la variabilité des contributions de nutriments à un réseau métabolique : modélisation, optimisation et application en nutrition

par Oumarou Abdou Arbi

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Anne Siegel et de Théodore Tapsoba.


  • Résumé

    Nous développons une approche générique pour comprendre comment différents régimes alimentaires peuvent influencer la qualité et la composition du lait. Cette question s'intègre dans le cadre du Flux Balance Analysis (FBA), qui consiste à analyser un réseau métabolique en optimisant un système de contraintes linéaires. Nous avons proposé une extension du FBA pour analyser la transformation des nutriments en intégrant des hypothèses biologiques utilisées par différents modèles numériques dans un modèle générique de la glande mammaire. Notre méthode permet de quantifier les précurseurs qui interviennent dans la composition des sorties du système, en calculant des contributions des entrées dans les sorties [AIO]. A l'aide de cette approche, nous avons montré que la transformation des nutriments du lait ne peut pas être modélisée par l'optimisation d'une combinaison linéaire des flux des réactions sur un modèle du métabolisme mammaire. Pour étudier plus précisément la flexibilité d'un réseau métabolique, nous avons proposé un algorithme efficace de recherche locale pour calculer les valeurs extrémales des coefficients des AIOs. Cette approche permet de discriminer les traitements sans formuler d'hypothèses sur le comportement interne du système.

  • Titre traduit

    Study of the variability of nutrient contributions to a metabolic network : modelling, optimization and application to nutrition


  • Résumé

    This thesis proposes a generic approach to understanding how different diets affect the quality and composition of milk. This question is addressed in the framework of Flux Balance Analysis (FBA), which considers metabolic network analysis as an optimization issue on a system of linear constraints. In this work, we extended FBA to take into account nutrients transformation by incorporating general assumptions made by various numerical methods in a generic stoichiometric model of the mammary gland. Our method tries to quantify the precursor composition of each system output and to discuss the biological relevance of a set of flux in a given metabolic network. The composition is called contribution of inputs over outputs [AIO]. Using this method on the mammary metabolism, we could show that nutrients transformation cannot be properly modelled by optimizing a linear combination of reactions fluxes in the mammary gland model. In order to further investigate metabolic network flexibility, we have proposed an efficient local search algorithm computing the extremal values of AIO coefficients. This approach enables to discriminate diets without making any assumption on the internal behaviour of the system.


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