Automates cellulaires pour la modélisation multi-échelle des systèmes biologiques

par Benjamin Louvet

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Michel Gourgand.

Soutenue le 11-07-2014

à Clermont-Ferrand 2 , dans le cadre de École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (laboratoire) , Laboratoire de Physique Corpusculaire (Aubière, Puy-de-Dôme) (laboratoire) et de (LIMOS) Laboratoire d'Informatique- de Modélisation et d'optimisation des Systèmes (laboratoire) .

Le président du jury était Samir Lamouri.

Le jury était composé de Michel Gourgand, Laurent Deroussi, David Sarramia.

Les rapporteurs étaient Patrick Siarry, Jerzy Czaplicki.


  • Résumé

    Ce projet de thèse, dans le cadre d’une collaboration entre le LIMOS et le LPC, s’inscrit dans une démarche de recherche permettant la mise en synergie des domaines de la biologie, de la physique et de l’informatique par la proposition d’une démarche de simulation permettant la réalisation d’expériences in silico. Pour cela, nous nous proposons de développer une plateforme logicielle dédiée à la modélisation multiéchelle des systèmes biologiques qui pourra par la suite être interfacée avec les outils de simulation de physique des particules. Nous proposons également un modèle individu-centré de cellule biologique paramétrable à l’aide de données obtenues d’expériences in vitro. Nous présentons l’élaboration de cette plateforme et une démarche de validation de ses fonctionnalités à travers l’implémentation de modèles d’automates cellulaires de la littérature. Nous présentons ensuite la construction du modèle de cellule biologique en prenant le temps d’expliquer comment est pris en compte le système biologique, comment nous le modélisons puis comment nous paramétrons le modèle. Nous modélisons les processus internes de la cellule, dont les caractéristiques sont liées à l’information génétique qu’elle porte. Ce modèle de cellule permet de reproduire le comportement d’une cellule isolée, et à partir de là, d’un ensemble de cellules via l'automate. Le modèle est ensuite utilisé pour retrouver les courbes de croissance d'une population de bactéries Escherichia coli. Des valeurs de données de fluxomique ont été exploitées et ont permis la reproduction in silico des expériences in vitro dont elles étaient issues.

  • Titre traduit

    Cellular automata for multi-scale modeling of biological systems


  • Résumé

    This PhD thesis project is part of a research program in the fields of biology, physics and computer science aiming to propose a simulation approach for performing experiments in silico. For this, we propose to develop a software platform dedicated to multi-scale modeling of biological systems that can be combined with particle physics simulation tools. We also propose a general individual-based model of biological cell in which data obtained from in vitro experiments can be used. We present the development of this platform and the validation process of its functionalities through the implementation of cellular automata from the literature. We then present the design of the biological cell model by giving the hypothesis we made, how we model and how we parameterize the model. Starting from a simple biological system, bacteria, observed in liquid culture, our model uses a multi-scale middle-out approach. We focus on the cell and we model internal processes, assuming that all their properties come from genetic information carried out by the cell’s genome. This model allows to consider the cell behavior, and then to obtain the behavior of a cell population. Data from fluxomic experiments have been used in this model to parameterize the biochemical processes. The results we obtain allow us to consider the model as validated as simulation results match the experimental data.


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