Modélisation de systèmes ago-antagonistes avec mémoire : Application dans le champ du couple endocrinien surréno-post-hypophysaire

= Modelisation of ago-antagonistic systems with memory. : Application to the field of the endocrine adrenal-post-pituitary couple

• Auteur / Autrice : Ali Abdallah
• Direction : Alain Giré
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et automatique appliquée
• Date : Soutenance en 1992
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Informatique des Systèmes de Production Industrielle (LISPI) (Lyon, INSA1991-1995)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes biologiques

Mémoire immunologique

Convolutions (mathématiques)

Antagonistes

agonistes

Systèmes dynamiques

Résumé

Cette thèse a une intention et une finalité ui consiste à introduire l'influence de la "mémoire" dans les modèles dynamiques de régulation de couples ago-antagonis est un modèle développé est appliqué à la simulation du comportement du couple endocrinien surréno-post-hypophysaire. Ce travail s'inscrit donc dans un projet où les modèles mathématiques permettent de simuler des thérapeutiques et ainsi l'ouverture d'un dialogue interactif avec les experts bio-médicaux. Ce mémoire est divisé. S en deux parties; La première débute par''une-étude bibliographique des modèles sans mémoire et principalement des modèles de régulation ago-antagoniste qui sont à l'origine de notre approche. Elle se poursuit par la justification de l'utilisation de la convolution comme formalisation mathématique Je la mémoire ; Nous présentons ensuite les équations du modèle,utilisées pour les simulations; et nous montrons l’intérêt de l'introduction des équations de contrôle. La présentation du problème de l'identification des paramètres du modèle introduit la deuxième partie. Celle-ci consiste en la définition des différents -espaces de travail et en la description de l'algorithme d'identification. Ce processus comporte l'analyse et le lissage des courbes expérimentales, suivi de la formation d'un-système algébrique dont la résolution fournit un champ paramétrique qui sert à initialiser la mise en œuvre des procédures de recherche de la solution optimal. Pour chacune de ces étapes, plusieurs méthodes numériques sont présentées et une comparaison de leurs résultats permet d'argumenter le choix du processus adopté.

This thesis intends to, and aims, at introducing the influence of « memory » on the dynamic models of ago-antagonistic couples regulation. The developed model is applied to the simulation of the adrenal post-pituitary couple behavior. This work is thus made within the frame of project the mathematical and computing model of witch enable therapeutics to be simulated and leads to possible interactive dialogue with the biomedical experts ? The thesis is divided into two parts : the first part begins with a bibliographical study of the hormonal systems models without memory and principally the ago-antagonistic models of regulation constitutes the source of our approach. This study is followed by the justification of the convolution use as a mathematical formalization of memory. Afterwards, the equation of the model are presented and used for simulations ? Finally, we show the interest of introducing control equations. The identification of the models parameters is exposed in the identification algorithm. This process includes the analysis and the smoothing of the experimental curves, followed by the building-up of an algebraic system, the resolution of which provides a parametric field which is used to initialize the research procedure leading to the optimal solution. At each stage, several numerical methods are dealt with and making a comparison of their results allows to justify the adopted process.