Méthodes avancées de raisonnement en logique propositionnelle : application aux réseaux métaboliques

par Martin Morterol

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Philippe Dague.

Soutenue le 13-12-2016

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne) , en partenariat avec Laboratoire de recherche en informatique (Orsay, Essonne) (laboratoire) et de Université Paris-Sud (établissement opérateur d'inscription) .

Le président du jury était Sylvain Conchon.

Le jury était composé de Philippe Dague, Sylvain Conchon, Anne Siegel, Marie Beurton-Aimar, Sabine Pérès, Céline Rouveirol.

Les rapporteurs étaient Anne Siegel, Marie Beurton-Aimar.


  • Résumé

    La thèse s'intéresse à l'application et l'extension des méthodes SAT et SMT pour la biologie des systèmes. Plus particulièrement sont visées les problématiques issues de l'étude des réseaux métaboliques. L'état de l'art dans l'étude des réseaux métaboliques utilise de la programmation linéaire qui est extrêmement efficace pour lister toutes les solutions. Afin de pouvoir concurrencer la programmation linéaire nous nous orientons non pas vers l'énumération de toutes les voies mais vers l'énumération de voies satisfaisant des contraintes spécifiées par l'utilisateur. L'utilisation de SMT et les contraintes supplémentaires nous permettent d'utiliser des optimisations inaccessibles à la programmation linéaire.

  • Titre traduit

    Proportional logic advanced reasoning methods : application metabolic networks


  • Résumé

    The thesis focuses on the application and extension SAT and SMT methods for systems biology. In particular, will be targeted issues from the study of metabolic networks . The state of the art in the study of metabolic networks use linear programming that is extremely effective to list all the solutions. In order to compete with linear programming we do not try to list all pathway but enumerate pathway satisfying constraints specified by the user. The use of SMT and the additional constraints allow us to use inaccessible optimization for linear programming.


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