Sistemas biológicos podem ser representados por redes que armazenam não apenas informações de conectividade, mas também informações de características de seus nós. No contexto biomolecular, esses nós podem representar proteínas, metabólitos, entre outros tipos de moléculas. Cada molécula possui características anotadas e armazenadas em bases de dados como o Gene Ontology. A comparação visual dessas redes depende de ferramentas que permitam o usuário identificar diferenças e semelhanças entre as anotações feitas sobre as moléculas (atributos) e também sobre as interações conhecidas (conexões). Neste trabalho de mestrado, buscou-se desenvolver técnicas que facilitem a comparação desses atributos sobre as moléculas, tentando manter no processo a visualização das redes em que essas moléculas estão inseridas. Como resultado, obteve-se a ferramenta VisPipeline-MultiNetwork, que permite comparar até seis redes, utilizando operações de conjuntos sobre as redes e sobre seus atributos. Dessa forma, diferentemente da maioria das ferramentas conhecidas para a visualização de redes biológicas, o VisPipeline-MultiNetwork permite a criação de redes cujos atributos são derivados das redes originais por meio de operações de união, intersecção e valores exclusivos. A comparação visual das redes é feita pela visualização do resultado dessas operações de conjuntos sobre as redes, por meio de um método de comparação lado-a-lado. Já a comparação dos atributos armazenados nos nós das redes é feita por meio de diagramas de Venn. Para auxiliar este tipo de comparação, a técnica InteractiVenn foi desenvolvida, em que o usuário pode interagir com um diagrama de Venn efetuando operações de união entre conjuntos. Essas operações de união aplicadas sobre os conjuntos são também aplicadas sobre as respectivas formas no diagrama. Esta característica da técnica a diferencia das outras ferramentas de criação de diagramas de Venn. Integrando essas funcionalidades, o usuário é capaz de comparar redes sob diversas perspectivas. Para exemplificar a utilização do VisPipeline-MultiNetwork, dois casos no contexto biomolecular foram estudados. Adicionalmente, uma ferramenta web para a comparação de listas de cadeias de caracteres por meio de diagramas de Venn foi desenvolvida. Ela também implementa a técnica InteractiVenn e foi denominada InteractiVenn website. / Biological systems can be represented by networks that store not only connectivity information, but also node feature information. In the context of molecular biology, these nodes may represent proteins, metabolites, and other types of molecules. Each molecule has features annotated and stored in databases such as Gene Ontology. A visual comparison of networks requires tools that allow the user to identify differences and similarities between nodes attributes as well as known interactions between nodes (connections). In this dissertation, we sought to develop a technique that would facilitate the comparison of these biological networks, striving to maintain in the process the visualization of the network connectivities. As a result, we have developed the VisPipeline-MultiNetwork tool, which allows comparison of up to six networks, using sets of operations on networks and on their attributes. Unlike most known tools for visualizing biological networks, VisPipeline-MultiNetwork allows the creation of networks whose attributes are derived from the original networks through operations of union, intersection and unique values. A visual comparison of the networks is achieved by visualizing the outcome of such joint operations through a all-in-one comparison method. The comparison of nodes attributes is performed using Venn diagrams. To assist this type of comparison, the InteractiVenn technique was developed, in which the user can interact with a Venn diagram, performing union operations between sets and their corresponding diagrams. This diagram union feature differs from other tools available for creating Venn diagrams. With these tools, users manage to compare networks from different perspectives. To exemplify the use of VisPipeline-MultiNetwork, two case studies were carried out in the biomolecular context. Additionally, a web tool for comparing lists of strings by means of Venn diagrams was made available. It also implements the InteractiVenn technique and its site has been named InteractiVenn.

Sistemas biológicos podem ser representados por redes que armazenam não apenas informações de conectividade, mas também informações de características de seus nós. No contexto biomolecular, esses nós podem representar proteínas, metabólitos, entre outros tipos de moléculas. Cada molécula possui características anotadas e armazenadas em bases de dados como o Gene Ontology. A comparação visual dessas redes depende de ferramentas que permitam o usuário identificar diferenças e semelhanças entre as anotações feitas sobre as moléculas (atributos) e também sobre as interações conhecidas (conexões). Neste trabalho de mestrado, buscou-se desenvolver técnicas que facilitem a comparação desses atributos sobre as moléculas, tentando manter no processo a visualização das redes em que essas moléculas estão inseridas. Como resultado, obteve-se a ferramenta VisPipeline-MultiNetwork, que permite comparar até seis redes, utilizando operações de conjuntos sobre as redes e sobre seus atributos. Dessa forma, diferentemente da maioria das ferramentas conhecidas para a visualização de redes biológicas, o VisPipeline-MultiNetwork permite a criação de redes cujos atributos são derivados das redes originais por meio de operações de união, intersecção e valores exclusivos. A comparação visual das redes é feita pela visualização do resultado dessas operações de conjuntos sobre as redes, por meio de um método de comparação lado-a-lado. Já a comparação dos atributos armazenados nos nós das redes é feita por meio de diagramas de Venn. Para auxiliar este tipo de comparação, a técnica InteractiVenn foi desenvolvida, em que o usuário pode interagir com um diagrama de Venn efetuando operações de união entre conjuntos. Essas operações de união aplicadas sobre os conjuntos são também aplicadas sobre as respectivas formas no diagrama. Esta característica da técnica a diferencia das outras ferramentas de criação de diagramas de Venn. Integrando essas funcionalidades, o usuário é capaz de comparar redes sob diversas perspectivas. Para exemplificar a utilização do VisPipeline-MultiNetwork, dois casos no contexto biomolecular foram estudados. Adicionalmente, uma ferramenta web para a comparação de listas de cadeias de caracteres por meio de diagramas de Venn foi desenvolvida. Ela também implementa a técnica InteractiVenn e foi denominada InteractiVenn website. / Biological systems can be represented by networks that store not only connectivity information, but also node feature information. In the context of molecular biology, these nodes may represent proteins, metabolites, and other types of molecules. Each molecule has features annotated and stored in databases such as Gene Ontology. A visual comparison of networks requires tools that allow the user to identify differences and similarities between nodes attributes as well as known interactions between nodes (connections). In this dissertation, we sought to develop a technique that would facilitate the comparison of these biological networks, striving to maintain in the process the visualization of the network connectivities. As a result, we have developed the VisPipeline-MultiNetwork tool, which allows comparison of up to six networks, using sets of operations on networks and on their attributes. Unlike most known tools for visualizing biological networks, VisPipeline-MultiNetwork allows the creation of networks whose attributes are derived from the original networks through operations of union, intersection and unique values. A visual comparison of the networks is achieved by visualizing the outcome of such joint operations through a all-in-one comparison method. The comparison of nodes attributes is performed using Venn diagrams. To assist this type of comparison, the InteractiVenn technique was developed, in which the user can interact with a Venn diagram, performing union operations between sets and their corresponding diagrams. This diagram union feature differs from other tools available for creating Venn diagrams. With these tools, users manage to compare networks from different perspectives. To exemplify the use of VisPipeline-MultiNetwork, two case studies were carried out in the biomolecular context. Additionally, a web tool for comparing lists of strings by means of Venn diagrams was made available. It also implements the InteractiVenn technique and its site has been named InteractiVenn.

Les modèles de la biologie des systèmes visent à comprendre le comportement d’une cellule à travers un réseau biomoléculaire complexe. Dans a littérature, la plupart des études ne se sont intéressés qu’à la modélisation des parties isolées du réseau biomoléculaire com les réseaux métaboliques, etc. Cependant, pour bien comprendre le comportement d’une cellule, nous devons modéliser et analyser le réseau biomoléculaire dans son ensemble. Les approches existantes ne répondent pas suffisamment à ces exigences. Dans ce projet de recherche,nous proposons une plate-forme qui permet aux biologistes de simuler les changements d’état des réseaux biomoléculaires dans le but de piloter leurs comportements et de les faire évoluer d’un état non désiré vers un état souhaitable. Cette plate-forme utilise des règles, des connaissances et de l’expérience, un peu comme celles que pourrait en tirer un biologiste expert. La plate-forme comprend quatre modules : un module de modélisation logique, un module de modélisation sémantique, un module de simulation qualitative à événements discrets etun module d’optimisation. Dans ce but, nous présentons d’abord une approche logique pour la modélisation des réseaux biomoléculaires complexes, incluant leurs aspects structurels, fonctionnels et comportementaux. Ensuite, nous proposons une approche sémantique basée sur quatre ontologies pour fournir une description riche des réseaux biomoléculaires et de leurs changements d’état. Ensuite, nous présentons une méthode de simulation qualitative à événements discrets pour simuler le comportement du réseau biomoléculaire dans le temps. Enfin, nous proposons une méthode d’optimisation multi-objectifs pour optimiser la transitabilité des réseaux biomoléculaires complexes dans laquelle nous prenons en compte différents critères tels que la minimisation du nombre de stimuli externes, la minimisation du coût de ces stimuli, la minimisation du nombre de noeuds cibles et la minimisation de l’inconfort du patient. En se fondant sur ces quatre contributions, un prototype appelé CBN-Simulateur a été développé. Nous décrivons nos approches et montrons leurs applications sur des études de cas réels, le bactériophage T4 gene 32, le phage lambda et le réseau de signalisation p53. Les résultats montrent que ces approches fournissent les éléments nécessaires pour modéliser, raisonner et analyser le comportement dynamique et les états de transition des réseaux biomoléculaires complexes. / Systems biology models aim to understand the behaviour of a cell trough a complex biomolecular network. In the literature, most research focuses on modelling isolated parts of this network, such as metabolic networks.However, to fully understand the cell’s behaviour we should analyze the biomolecular network as a whole. Avail-able approaches do not address these requirements sufficiently. In this context, we aim at developing a platform that enables biologists to simulate the state changes of biomolecular networks with the goal of steering their be-haviours. The platform employs rules, knowledge and experience, much like those that an expert biologist mightderive. This platform consists of four modules: a logic-based modelling module, a semantic modelling module,a qualitative discrete-event simulation module and an optimization module. For this purpose, we first present alogic-based approach for modelling complex biomolecular networks including the structural, functional and be-havioural aspects. Next, we propose a semantic approach based on four ontologies to provide a rich description of biomolecular networks and their state changes. Then, we present a method of qualitative discrete-event simulation to simulate the biomolecular network behaviour over time. Finally, we propose a multi-objective optimization method for optimizing the transittability of complex biomolecular networks in which we take into account various criteria such as minimizing the number of external stimuli, minimizing the cost of these stimuli, minimizing the number of target nodes and minimizing patient discomfort. Based on these four contributions, a prototype called the CBNSimulator was developed. We describe our approaches and show their applicability through real cases studies, the bacteriophage T4 gene 32, the phage lambda, and the p53 signaling network. Results demonstrate that these approaches provide the necessary elements to model, reason and analyse the dynamic behaviour and the transition states of complex biomolecular networks.