Les sources intrinsèques d'héterogénéité cellulaire, comme l'expression stochastique des gènes, sont de plus en plus reconnues comme jouant un rôle important dans la dynamique des tissus, tumeurs, communautés microbiennes... Cependant, elles sont souvent ignorées ou représentées de manière simpliste dans les modèles théoriques de populations de cellules. Dans cette thèse, nous proposons une approche cellule-centrée (chaque cellule est représentée de manière individuelle), multi-échelle (les décisions cellulaires sont placées sous le contrôle de voies de signalisation biochimiques simulées dans chaque cellule) pour modéliser la dynamique de populations de cellules. La nouveauté principale de cette approche réside dans la prise en compte systématique (pour toutes les protéines modélisées) des fluctuations du niveau des protéines résultant de l'expression stochastique des gènes. Cela permet d'étudier l'effet combiné des causes intrinsèques et environnementales d'héterogénéité cellulaire sur la dynamique de la population de cellules. Un élément central de notre approche est une stratégie parsimonieuse pour attribuer les paramètres de modèles d'expression stochastique des gènes. Nous appliquons cette approche à deux cas d'étude. Nous considérons en premier la resistance à l'agent anti-cancer TRAIL, qui peut induire l'apoptose sélectivement dans les cellules cancéreuses. Nous construisons d'abord un modèle 'cellule unique' de l'apoptose induite par TRAIL et le comparons à des données existantes quantitatives et 'cellules uniques'. Le modèle explique la mort fractionnelle (le fait que seul une fraction des cellules meurent à la suite d'un traitement) et prédit correctement l'héritabilité transiente du destin cellulaire ainsi que l'acquisition transiente de résistance, deux propriétés observées mais hors de portée des modèles pré-existants, qui ne capturent pas la dynamique de l'héterogénéité cellulaire. Dans une seconde étape, nous intégrons ce modèle dans des simulations multi-cellulaires pour étudier la résistance à TRAIL dans des scénarios virtuels intermédiaires entre les études classiques in-vitro et la réponse de tumeurs in-vivo. Plus précisément, nous considérons la réponse en temps long de sphéroides multi-cellulaires à des traitements répétés de TRAIL. L'analyse de nos simulations permet de proposer une explication originale et méchanistique de l'acquisition transiente de résistance, impliquant la dégradation ciblée des protéines activées et un différentiel dans le renouvellement des protéines pro- et anti- apoptotiques. Nous appliquons aussi notre approche à un système synthétique de création de motifs développé dans des levures par des collaborateurs. Nous nous concentrons d'abord sur un circuit senseur d'une molécule messager pour lequel nous construisons un modèle cellule unique qui capture de manière fine la dynamique de réponse du circuit telle qu'observée par cytométrie en flux. Nous intégrons ensuite ce modèle dans des des simulations multi-cellulaires et montrons que la réponse de micro-colonies organisées spatialement et soumises à des gradients de molécule messager est correctement prédite. Finalement, nous incorporons un modèle d'un circuit de mort et comparons les motifs prédits de cellules mortes/vivantes avec des données expérimentales, nous permettons de mieux comprendre comment les paramètres du circuit se traduisent en phénotypes d'organisation multi-cellulaire. Notre approche peut contribuer à l'obtention de modèles de populations de cellules de plus en plus quantitatifs, prédictifs et qui englobent l'échelle moléculaire. / Cell-intrinsic, non-environmental sources of cell-to-cell variability, such as stochastic gene expression, are increasingly recognized to play an important role in the dynamics of tissues, tumors, microbial communities... However, they are usually ignored or oversimplified in theoretical models of cell populations. In this thesis, we propose a cell-based (each cell is represented individually), multi-scale (cellular decisions are controlled by biochemical reaction pathways simulated in each cell) approach to model the dynamics of cell populations. The main novelty compared to traditional approaches is that the fluctuations of protein levels driven by stochastic gene expression are systematically accounted for (i.e., for every protein in the modeled pathways). This enables to investigate the joint effect of cell-intrinsic and environmental sources of cell-to-cell variability on cell population dynamics. Central to our approach is a parsimonious and principled parameterization strategy for stochastic gene expression models. The approach is applied on two case studies. First, it is used to investigate the resistance of HeLa cells to the anti-cancer agent TRAIL, which can induce apoptosis specifically in cancer cells. A single-cell model of TRAIL-induced apoptosis is constructed and compared to existing quantitative, single-cell experimental data. The model explains fractional killing and correctly predicts transient cell fate inheritance and reversible resistance, two observed properties that are out of reach of previous models of TRAIL-induced apoptosis, which do not capture the dynamics of cell-to-cell variability. In a second step, we integrate this model into multi-cellular simulations to study TRAIL resistance in virtual scenarios constructed to help bridging the gap between standard in-vitro assays and the response of in-vivo tumors. More precisely, we consider the long-term response of multi-cellular spheroids to repeated TRAIL treatments. Analysis of model simulations points to an novel, mechanistic explanation for transient resistance acquisition, which involves the targeted degradation of activated proteins and a differential turnover between pro- and anti- apoptotic proteins. Second, we apply our approach to a synthetic spatial patterning system in yeast cells developed by collaborators. Focusing first on a sensing circuit responding to a messenger molecule, we construct a single-cell model that accurately capture the response kinetics of the circuit as observed in flow cytometry data. We then integrate this model into multi-cellular simulations and show that the response of spatially-organized micro-colonies submitted to gradients of messenger molecules is correctly predicted. Finally, we incorporate a model of a killing circuit and compare the predicted patterns of dead or alive cells with experimental data, yielding insights into how the circuit parameters translate into multi-cellular organization phenotypes. Our modeling approach has the potential to accelerate the obtention of more quantitative and predictive models of cell populations that encompass the molecular scale.

Dans cette thèse, nous avons présenté trois méthodes différentes pour l’énumération de sousréseauxparticuliers d’un réseau métabolique: les histoires métaboliques, les ensembles minimaux deprécurseurs et les organisations chimiques. Pour chacune de ces trois méthodes, nous avons présentédes résultats théoriques, et pour les deux premières, nous avons en outre fourni une illustration surcomment les appliquer afin d’étudier le comportement métabolique des organismes vivants. Les histoiresmétaboliques sont définies comme des graphes acycliques dirigés maximaux dont les ensemblesde sources et de cibles sont limités à un sous-ensemble des noeuds. La motivation initiale de cette définitionétait d’analyser des données expérimentales de métabolomique, mais la méthode a égalementété explorée dans un contexte différent. Les ensembles de précurseurs métaboliques sont des ensemblesminimaux de nutriments qui permettent de produire des métabolites d’intérêt. Nous présentons troisméthodes différentes pour l’énumération de tels ensembles minimaux de précurseurs, et nous illustronsleur application dans une étude des échanges métaboliques dans un système symbiotique. Les organisationschimiques sont des ensembles de métabolites qui à la fois sont fermés et s’auto-maintiennent,ce qui reflète des caractéristiques de stabilité dans le sens où aucun nouveau métabolite ne peut êtreproduit et qu’aucun des métabolites déjà présents dans le système ne peut disparaître. / In this thesis, we presented three different methods for enumerating special subnetworks containedin a metabolic network: metabolic stories, minimal precursor sets and chemical organisations. Foreach of the three methods, we gave theoretical results, and for the two first ones, we further providedan illustration on how to apply them in order to study the metabolic behaviour of living organisms.Metabolic stories are defined as maximal directed acyclic graphs whose sets of sources and targets arerestricted to a subset of the nodes. The initial motivation of this definition was to analyse metabolomicsexperimental data, but the method was also explored in a different context. Metabolic precursor setsare minimal sets of nutrients that are able to produce metabolites of interest. We present threedifferent methods for enumerating minimal precursor sets and we illustrate the application in a studyof the metabolic exchanges in a symbiotic system. Chemical organisations are sets of metabolites thatare simultaneously closed and self-maintaining, which captures some stability feature in the

La détection d'homologues lointains est essentielle pour le classement fonctionnel et structural des séquences protéiques et pour l'amélioration de l'annotation des génomes très divergents. Pour le classement des séquences, nous présentons la méthode "ILP-SVM homology", combinant la programmation logique inductive (PLI) et les modèles propositionnels. Elle propose une nouvelle représentation logique des propriétés physico-chimiques des résidus et des positions conservées au sein de l'alignement de séquences. Ainsi, PLI trouve les règles les plus fréquentes et les utilise pour la phase d'apprentissage utilisant des modèles d'arbre de décision ou de machine à vecteurs de support. La méthode présente au moins les mêmes performances que les autres méthodes trouvées dans la littérature. Puis, nous proposons la méthode CASH pour annoter les génomes très divergents. CASH a été appliqué à Plasmodium falciparum, mais reste applicable à toutes les espèces. CASH utilise aussi bien l'information issue de génomes proches ou éloignés de P. falciparum. Chaque domaine connu est ainsi représenté par un ensemble de modèles évolutifs, et les sorties sont combinées par un méta-classificateur qui assigne un score de confiance à chaque prédiction. Basé sur ce score et sur des propriétés de co-ocurrences de domaines, CASH trouve l'architecture la plus probable de chaque séquence en appliquant une approche d'optimisation multi-objectif. CASH est capable d'annoter 70% des domaines protéiques de P. falciparum, contre une moyenne de 58% pour ses concurrents. De nouveaux domaines protéiques ont pu être caractérisés au sein de protéines de fonction inconnue ou déjà annotées.