Les méthodes formelles informatiques constituent un outil très puissant pour la modélisation des réseaux génétiques et en particulier pour l'étude de leur dynamique. La modélisation discrète de René Thomas permet à la fois de représenter judicieusement les connaissances biologiques et d'utiliser les méthodes formelles. Cependant, ces modèles présentent deux limitations principales : la combinatoire sous-jacente ne permet pas de traiter des réseaux de très grande taille et les aspects chronométriques ne sont pas pris en compte. Cette thèse offre deux contributions respectivement liées à ces questions. La modélisation des réseaux génétiques commence par la sélection des entités les plus pertinentes pour la question abordée. Les réseaux obtenus restent souvent trop grands et nous cherchons donc à les réduire sans altérer les propriétés dynamiques importantes. Ici, nous définissons un cadre entièrement formel inspiré d'une technique d'Aurélien Naldi pour la suppression de variables et de seuils. Ces réductions conservent les comportements asymptotiques et permettent de prouver formellement l'équivalence asymptotique de différents modèles publiés d'un même réseau. Pour prendre en compte les informations chronométriques cruciales dans certains systèmes (e.g. cycle circadien), nous définissons un formalisme hybride fondé sur le formalisme de Thomas où les niveaux d'expression sont discrets, mais le temps continu. Ce cadre permet de construire un modèle abstrait de l'horloge circadienne des mammifères qui explique avec très peu de variables les propriétés de robustesse face à des changements de durées des alternances jour/nuit. / Formal methods from computer science constitute a powerful tool for the modelling of gene networks, including the study of their dynamics. The discrete modelling of René Thomas allows for a proper representation of biological knowledge as well as for use of formal methods. These models have two main limitations: the underlying combinatorics does not allow one to process very large networks, and the chronometric aspects are not taken into account. This thesis offers two contributions according to these issues. The design of gene network models begins with a selectiCalibrion of the most relevant entities. The resulting networks are often too large, and we show how to reduce them without altering the important dynamic properties. Here, we define a completely formal framework, inspired by a technique from Aurélien Naldi, driving the suppression of variables or thresholds. These reductions preserve the asymptotic behaviour. We formally prove the asymptotic equivalence of different published models for the same network. In order to take into account chronometric information that are crucial in some systems (e.g. circadian cycle), we define a hybrid formalism based on the Thomas' formalism where expression levels are discrete but time is continuous. This framework allows for the construction of an abstract model of the circadian clock in mammals. The model explains with very few variables the robustness of the system when submitted to duration changes of the day/night alternation.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Cette thèse traite de la synchronisation et de la désynchronisation des systèmes dynamiques. Dans une première partie nous abordons, sous l’angle de la biologie systémique, le problème de la désynchronisation qui consiste à induire un comportement chaotique dans un système ayant une dynamique stable. Nous étudions ce problème sur un réseau génétique appelé V-système, inventé afin de coupler le plus simplement possible une bifurcation de Hopf et une hystérèse. Après avoir démontré qu’un champ de vecteurs de R^n présentant un tel couplage peut, sous certaines conditions, avoir un comportement chaotique, nous donnons un ensemble de paramètres pour lequel le V-système associé satisfait ces conditions et vérifions numériquement que le mécanisme responsable du chaos prend place dans ce système. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la synchronisation de systèmes organisés hiérarchiquement. Nous commençons par définir une structure hiérarchique pour un ensemble de 2^n systèmes par une matrice représentant les étapes d’un processus de regroupement deux par deux. Cela nous amène naturellement au cas d’un ensemble de Cantor de systèmes, pour lequel nous obtenons un résultat de synchronisation globale généralisant le cas fini. Enfin nous traitons de la situation où certains défauts apparaissent dans la hiérarchie, i.e que certains liens entre les systèmes sont brisés. Nous montrons que l’on peut accepter un nombre infini de liens brisés, tout en gardant une synchronisation locale, à condition que ces liens soient uniquement présents aux N premiers étages de la hiérarchie (pour un N fixé) et qu’ils soient suffisamment espacés dans ces étages. / This thesis deals with the synchronization and desynchronization of dynamical systems. In a first part we tackle (under a biological viewpoint) the desynchronization problem, which consists in the induce- ment of a chaotic behavior in a stable dynamical system. We study this problem on a gene regulatory network called V-system, invented in order to couple in a very simple way, a Hopf bifurcation and a hysteresis-type dynamics. After having proved that a vector field on Rn admitting such a coupling may, under some condi- tions, show a chaotic dynamics, we give a set of parameters for which the associated V-system satisfies these conditions and verify numerically that the mechanism responsible of the chaotic motion occurs in this system. In a second part, we take interest in the synchronization of hierarchically organized dynamical systems. We first define a hierarchical structure for a set of 2^n systems by a matrix representing the steps of a matching process in groups of size two. This leads us naturally to the case of a Cantor set of systems, for which we obtain a global synchronization result generalizing the finite case. Finally, we deal with the situation where some defects appear in the hierarchy, that is to say when some links between certain systems are broken. We prove we can afford an infinite number of such broken links while keeping a local synchronization, providing they are only present at the first N stages of the hierarchy (for a fixed integer N) and they are enough spaced out in these stages.

Un des défis fondamentaux de la biologie moderne est une meilleure compréhension des mécanismes de régulation de l'expression des gènes, dont dépendent notamment le fonctionnement et la différentiation des cellules. En outre, leurs dérèglements peuvent être à l'origine de pathologies comme par exemple les cancers. Les technologies haut-débit de l'ère post-génomique permettent la production massive de données concernant notamment l'expression des gènes, les sites de fixation des facteurs de transcription et l'état de la chromatine. Ces données sont une mine d'informations pour l'étude des mécanismes de régulation. Cependant, la quantité et l'hétérogénéité de ces données soulèvent de nombreuses problématiques bioinformatiques liées à l'accès, la visualisation, l'analyse et l'intégration de celles-ci.Cette thèse aborde un certain nombre de ces aspects, à travers plusieurs projets :- la caractérisation bioinformatique de transcrits anti-sens produits par des promoteurs bidirectionnels durant le développement thymocytaire- le développement et l'intégration d'un compendium d'interactions géniques de natures diverses (interactions physiques, régulations, etc), ainsi qu'un outil de visualisation de graphes adapté - l'étude d'un système de transdifférentiation de lymphocytes pre-B en macrophages par induction de CEBPa, et la construction d'un modèle de régulation, grâce à l'analyse intégrée de données de puces à ADN, de ChIP-seq et de séquence / One of the fundamental challenges of modern biology is to better understand the mechanisms regulating gene expression, on which the functioning and differentiation of cells depend. In particular, disorders in these mechanisms may be the cause of diseases such as cancer. High throughput technologies of the post-genomic era allow mass production of data including gene expression, binding sites of transcription factors and chromatin state. These data a wealth of information for the study of regulatory mechanisms. However, the amount and heterogeneity of these data raise many bioinformatics issues related to access, visualization, analysis and integration of these.This thesis addresses a number of these aspects, through several projects:- bioinformatics characterization of antisense transcripts produced by bidirectional promoters during thymocyte development,- development and integration of a compendium of gene interactions of various kinds (physical interactions, regulations, etc.), and a graph visualization tool,- the study of a transdifferentiation system of pre-B lymphocytes into macrophages by induction of CEBPa, and the construction of a regulation model, thanks to the integrated analysis of DNA microarrays, ChIP-seq and sequence data.This work provides an illustration of some of the bioinformatics issues related to the exploitation of these data and methodologies to efficiently extract biological information, particularly to answer questions regarding the mechanisms of transcription and its regulation in the hematopoietic system.

Face à un environnement changeant, la cellule a dû développer des systèmes de régulation lui permettant de s’adapter et d’assurer son développement et sa survie. Ces systèmes de régulation s’organisent autour de réseaux de régulation transcriptionnelle permettant l’expression des gènes codant pour les protéines dont la cellule a besoin. Dans la plupart des réseaux trancriptionnels, la régulation de la transcription des gènes est « raffinée » par la présence de circuits de rétroaction positifs et négatifs à l’origine de deux types de comportements différents: la multistabilité d’une part, et les comportements homéostatiques ou oscillants d’autre part. Deux réseaux de régulation transcriptionnelle de complexité différente ont été étudiés au cours de cette thèse : le réseau p53-Mdm2 impliqué dans l'arrêt de la croissance cellulaire, la réparation de l’ADN et l’apoptose chez les mammifères, et le réseau de facteurs transcriptionnels GATA impliqué dans la régulation du catabolisme de l’azote chez la levure Saccharomyces cerevisiae. L’analyse théorique du réseau p53-Mdm2 a eu pour principal objectif de reproduire et d’interpréter les données expérimentales disponibles dans la littérature concernant la réponse oscillante de la p53 lorsque l’ADN de la cellule est endommagé. L’analyse théorique des comportements du réseau GATA, quant à elle, a été couplée à une étude expérimentale dans les milieux de qualité intermédiaire en azote peu investigués jusqu’à présent. Pour analyser les propriétés dynamiques de ces deux réseaux, plusieurs approches complémentaires, se situant à différents niveaux de description, ont été utilisées: l’approche logique, différentielle et stochastique. La première partie de cette thèse a été consacrée à l’étude du réseau p53-Mdm2 pour lequel nous avons développé un modèle simple composé d’un circuit de rétroaction positif imbriqué dans un circuit de rétroaction négatif. Les résultats de notre analyse logique montrent que les principales propriétés dynamiques du réseau peuvent être résumées par un petit nombre de diagrammes de bifurcation logique. Ces scénarios de bifurcations diffèrent par la séquence d’activation du circuit positif et négatif composant le réseau et dépendent d’une part de l’affinité de la p53 pour ses gènes cibles et d’autre part de son activité transcriptionnelle. Nous proposons que différents stress et types cellulaires pourraient correspondre à différents scénarios de bifurcation et donc conduire à des réponses différentes après irradiation. Cette première analyse qualitative nous a permis de rendre compte de différents aspects de la dynamique du réseau observés expérimentalement, tels que le changement de fréquence des oscillations en cours de réponse, les oscillations de longue durée de la p53 ou l’amortissement rapide des oscillations à l’échelle d’une population de cellules. Pour nous affranchir des fortes non-linéarités inhérentes au traitement logique, nous avons ensuite traduit le modèle logique en un modèle différentiel et montré que les principaux comportements présentés par le modèle logique sont conservés, suggérant que la structure du réseau détermine dans une large mesure les principales potentialités dynamiques du système. L’analyse des propriétés de bifurcation du modèle différentiel en fonction du niveau de dommage à l’ADN nous a également permis de mettre en évidence la présence de deux régimes oscillants d’amplitude, de valeur moyenne et de fréquence nettement différentes, séparés par une zone de bicyclicité où ces deux régimes coexistent. Cette propriété permet d’expliquer l’existence des deux fréquences d’oscillation différentes qui ont été observées expérimentalement en fonction de la dose d’irradiation. Enfin l’analyse stochastique de notre modèle nous a, en particulier, permis de rendre compte de l’augmentation du nombre de cellules oscillant à des fréquences élevées lorsque la dose d’irradiation augmente, observée expérimentalement. La deuxième partie de notre thèse a été consacrée à l’étude du réseau de facteurs GATA chez la levure S.cerevisiae. Ce réseau, constitué des activateurs Gln3 et Nil1 et des répresseurs Dal80 et Gzf3, comporte plusieurs circuits de rétroaction positifs et négatifs interconnectés. Dans le but d’aider à comprendre le rôle et le fonctionnement du réseau GATA, nous avons effectué une analyse théorique et expérimentale de son comportement dynamique en fonction de la qualité de la source azotée. L’analyse différentielle montre la possibilité d’un comportement bistable dans les milieux de qualité intermédiaire en azote et d’oscillations amorties suite à un transfert nutritionnel d’une condition azotée à une autre, lorsque l’activation des gènes du réseau par Gln3 et Nil1 est synergique ou lorsque le gène Gln3 est supprimé. Gzf3 serait le répresseur clef impliqué dans la bistabilité tandis que Dal80 serait le répresseur clef impliqué dans les comportements oscillants. L’analyse stochastique nous a permis d’étudier l’effet des fluctuations moléculaires sur ces comportements et les distributions de variables importantes du système dans une population de cellules. Pour le modèle synergique de la souche sauvage et celui du mutant gln3°, elle a montré l’existence, dans des milieux de qualité intermédiaire en azote, de deux populations de cellules qui coexistent : une population où l’expression de Dal80 est réprimée, une autre où son expression est activée. Enfin, l’étude de la dynamique du couplage entre la protéine fluorescente Gfp, sous le contrôle du promoteur de DAL80, et le réseau GATA montre que, pour des ordres de grandeur physiologique de la vitesse de disparition de la Gfp, la bimodalité présente au niveau du réseau GATA devrait se refléter au niveau de la Gfp. Les comportements bistables et oscillants mis en évidence dans notre étude théorique du réseau GATA ont ensuite été testés expérimentalement en suivant la Gfp sous le contrôle du promoteur de DAL80 en fonction de la concentration de la source azotée glutamine. Cette étude expérimentale nous a permis de mettre en évidence l’existence d’oscillations amorties de la fluorescence de la protéine de fusion Dal80-Gfp. De telles oscillations cependant n’ont pas été observées dans les expériences réalisées sur les autres souches testées pour lesquelles le gène de la Gfp est fusionné au promoteur de DAL80. Notre étude expérimentale montre également l’existence, chez la souche sauvage, d’une population unique de cellules fluorescentes quelle que soit la concentration du milieu extérieur en glutamine testé (0.2mM à 10mM). Un modèle additif où l’activation des gènes du réseau par Gln3 et Nil1 n’est pas synergique serait donc en meilleur accord avec nos observations. Chez les souches où le facteur Gln3 est inactivé, par contre, deux populations cellulaires, l’une de forte fluorescence et constituée de cellules de grande taille, l’autre de plus faible fluorescence et constituée de cellules de taille plus petite, coexistent pour des concentrations intermédiaires du milieu extérieur en glutamine. La forte corrélation observée entre la taille et la fluorescence des cellules suggère que le comportement bimodal observé au niveau de la fluorescence est lié au comportement bimodal observé au niveau de la taille. Enfin, un modèle phénoménologique de la croissance cellulaire nous a permis de reproduire l’existence de deux populations cellulaires de taille distincte.

Cette thèse traite de la synchronisation et de la désynchronisation des systèmes dynamiques. Dans une première partie nous abordons, sous l'angle de la biologie systémique, le problème de la désynchronisation qui consiste à induire un comportement chaotique dans un système ayant une dynamique stable. Nous étudions ce problème sur un réseau génétique appelé V-système, inventé afin de coupler le plus simplement possible une bifurcation de Hopf et une hystérèse. Après avoir démontré qu'un champ de vecteurs de R^n présentant un tel couplage peut, sous certaines conditions, avoir un comportement chaotique, nous donnons un ensemble de paramètres pour lequel le V-système associé satisfait ces conditions et vérifions numériquement que le mécanisme responsable du chaos prend place dans ce système. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à la synchronisation de systèmes organisés hiérarchiquement. Nous commençons par définir une structure hiérarchique pour un ensemble de 2^n systèmes par une matrice représentant les étapes d'un processus de regroupement deux par deux. Cela nous amène naturellement au cas d'un ensemble de Cantor de systèmes, pour lequel nous obtenons un résultat de synchronisation globale généralisant le cas fini. Enfin nous traitons de la situation où certains défauts apparaissent dans la hiérarchie, i.e que certains liens entre les systèmes sont brisés. Nous montrons que l'on peut accepter un nombre infini de liens brisés, tout en gardant une synchronisation locale, à condition que ces liens soient uniquement présents aux N premiers étages de la hiérarchie (pour un N fixé) et qu'ils soient suffisamment espacés dans ces étages.

L'inférence des réseaux de régulation de gènes (RRG) à partir de données d'expression est un défi majeur en biologie. L’arrivée des technologies de mesure de transcriptomique à l’échelle de la cellule a suscité de nombreux espoirs, mais paradoxalement elles montrent une nouvelle complexité du problème d’inférence des RRG qui limite encore les approches existantes. Nous avons commencé par montrer, à partir de données d'expression en cellules uniques acquises sur un modèle aviaire de différenciation érythrocytaire, que les RRG sont des systèmes stochastiques à l'échelle de la cellule et qu'il y a une évolution dynamique de cette stochasticité au cours du processus de différenciation (Richard et al, PLOS Comp.Biol., 2016). C'est pourquoi nous avons développé par la suite un modèle de RRG mécaniste qui inclus cette stochasticité afin d'exploiter au maximum l'information des données expérimentales à l'échelle de la cellule (Herbach et al, BMC Sys.Biol., 2017). Ce modèle décrit les interactions entre gènes comme un couplage de processus de Markov déterministes par morceaux. En régime stationnaire une formule explicite de la distribution jointe est dérivée du modèle et peut servir à inférer des réseaux simples. Afin d'exploiter l'information dynamique et d'intégrer d'autres données expérimentales (protéomique, demi-vie des ARN), j’ai développé à partir du modèle précédent une approche itérative, intégrative et parallèle, baptisée WASABI qui est basé sur le concept de vague d'expression (Bonnaffoux et al, en révision, 2018). Cette approche originale a été validée sur des modèles in-silico de RRG, puis sur nos données in-vitro. Les RRG inférés affichent une structure de réseau originale au regard de la littérature, avec un rôle central du stimulus et une topologie très distribuée et limitée. Les résultats montrent que WASABI surmonte certaines limitations des approches existantes et sera certainement utile pour aider les biologistes dans l’analyse et l’intégration de leurs données. / Inference of gene regulatory networks from gene expression data has been a long-standing and notoriously difficult task in systems biology. Recently, single-cell transcriptomic data have been massively used for gene regulatory network inference, with both successes and limitations.In the present work we propose an iterative algorithm called WASABI, dedicated to inferring a causal dynamical network from timestamped single-cell data, which tackles some of the limitations associated with current approaches. We first introduce the concept of waves, which posits that the information provided by an external stimulus will affect genes one-byone through a cascade, like waves spreading through a network. This concept allows us to infer the network one gene at a time, after genes have been ordered regarding their time of regulation. We then demonstrate the ability of WASABI to correctly infer small networks, which have been simulated in-silico using a mechanistic model consisting of coupled piecewise-deterministic Markov processes for the proper description of gene expression at the single-cell level. We finally apply WASABI on in-vitro generated data on an avian model of erythroid differentiation. The structure of the resulting gene regulatory network sheds a fascinating new light on the molecular mechanisms controlling this process. In particular, we find no evidence for hub genes and a much more distributed network structure than expected. Interestingly, we find that a majority of genes are under the direct control of the differentiation-inducing stimulus. Together, these results demonstrate WASABI versatility and ability to tackle some general gene regulatory networks inference issues. It is our hope that WASABI will prove useful in helping biologists to fully exploit the power of time-stamped single-cell data.

L'adaptation d'une bactérie aux changements de son environnement est contrôlée par un réseau de régulation large et complexe, faisant intervenir de nombreux acteurs et modules différents. Dans ce travail, nous avons étudiés un module de régulation spécifique, contrôlant l'adaptation de la bactérie Escherichia coli à un changement de sources de carbone. Dans un milieu contenant du glucose et de l'acétate, la croissance est divisée en deux phases : les bactéries utilisent préférentiellement le glucose et commencent à métaboliser l'acétate qu'après l'épuisement du glucose. En effet, la présence du glucose réprime la transcription d'un gène nécessaire à la croissance sur acétate, le gène acs (codant pour l'acétyl-CoA synthétase). Le mécanisme régulateur fait intervenir le facteur de transcription Crp-AMPc et le système de transfert de phosphate (PTS), qui permet l'import du glucose. Plusieurs modèles décrivent en détail la cascade de réactions moléculaires à l'origine de cette « répression catabolique ». Cependant, certaines de nos observations expérimentales ne sont pas correctement prédites par les modèles actuels. Ces modèles doivent être révisés ou complétés. L'outil majeur que nous employons pour les expériences est la fusion transcriptionnelle : une région promotrice fusionnée en amont d'un gène rapporteur (GFP, luciferase). Avec ces constructions, nous mesurons la dynamique de l'expression génique dans différentes souches (mutants) et différentes conditions environnementales. Les observations à l'échelle de la population sont corroborées par des mesures similaires à l'échelle de la cellule unique. Nous utilisons cette même technologie pour construire de petits systèmes synthétiques qui sondent davantage le phénomène de répression catabolique. Nous avons ainsi créé un interrupteur génétique dont le fonctionnement est contrôlé par le flux glycolytique et nous avons construit un petit système de communication intercellulaire basé sur la molécule AMPc. Enfin, nous proposons une manière originale de mesurer l'état métabolique des cellules en utilisant la dépendance énergétique de la luciferase. / The adaptation of bacteria to changes in their environment is controlled by a large and complex regulatory network involving many different actors and modules. In this work, we have studied a specific module controlling the adaptation of Escherichia coli to a change in carbon sources. In a medium containing glucose and acetate, growth is divided into two phases : the bacteria preferentially use glucose and start to metabolize acetate only after glucose exhaustion. Indeed, the presence of glucose represses the transcription of a gene needed for growth on acetate : the acs gene (coding for acetyl-CoA synthetase). The regulatory mechanism involves the Crp-cAMP regulator and the phosphate transfer system (PTS), which is responsible for glucose import. Several models describe the cascade of molecular reactions responsible for this « catabolite repression ». However, our work shows that many of our experimental observations are incorrectly predicted by current models. These models have to be amended.We use transcriptional fusion, i.e., the fusion of a promoter region upstream of a reporter gene (GFP, luciferase), to measure the dynamics of gene expression in different genetic backgrounds and environmental conditions. Observations at the population level are corroborated by similar measurements at the single cell level. We use this same technology to construct small synthetic systems that probe further aspects of the phenomenon of catabolite repression. We have thus created a genetic toggle switch controlled by the glycolytic flux and we have built an inter-cellular communication system mediated by cAMP. Finally, we propose a novel way to measure the metabolic state of cells by using the energy dependence of the luciferase enzyme.

L’identification de l’information génétique comme support de l’hérédité a accordé aux gènes une importance majeure dans l’étude de l’évolution et des mécanismes permettant la mise en place des caractères. Cependant, les processus permettant à une variation génétique de se traduire en variation phénotypique sont complexes et leur identification est centrale pour la compréhension de l’évolution.On parle de relation génotype-phénotype pour désigner la fonction qui relie l’espace des gènes à celui des caractères. Étudier les propriétés de cette relation permet d’identifier des mécanismes pouvant altérer les trajectoires évolutives et améliorer notre compréhension de l’évolution de systèmes vivants. Je défends notamment l’intérêt d’étudier mécanistiquement les processus par lesquels une variation génétique donne naissance à une variation phénotypique, et emploie, pour ce faire, un modèle de réseau de régulation transcriptionnelle.Ici, j’étudie les effets d’une information environnementale sur la relation génotype-phénotype et ses propriétés (notamment sa canalisation, sa robustesse à des perturbations génétiques ou environnementales). Pour ce faire, l’évolution de réseaux de régulation simulés est étudiée en présence d’un gène senseur de l’environnement ou d’une forme d’hérédité non génétique.Ce manuscrit débute par une discussion générale de l’intérêt des approches par modélisation, notamment pour l’étude de phénomènes complexes. Enfin, les résultats obtenus sont présentés en regard des discussions sur la nécessité d’une « synthèse évolutive étendue » pour décrire le processus évolutif d’une manière difficilement accessible par une approche gène-centrée. / The identification of genetic information as the as a physical basis for heredity put genes in the spotlight for the study of evolution and of the mechanisms shaping characters. However, the processes allowing genetic variation to translate into phenotypic variation are complex and their identification is crucial for the study of evolution.Genotype-phenotype relationship designates the function connecting the genotype and the phenotype spaces. Studying its properties will shed the light on mechanisms able to alter evolutionary trajectories and improve our understanding of the evolutionary process. I defend the importance of a mechanistic study of the processes translating genetic variation into a phenotypic one and use a model of transcriptional regulation networks to do so.This study tackles the topic of the effects of an environmental information on the genotype-phenotype relationship and its properties (especially canalization, the robustness of a phenotype to genetic or environmental disturbances). To do so, I studied the evolution of simulated regulatory networks in presence of a gene acting as an environmental sensor as well as in presence of non genetic inheritance.This document begins with a general discussion on the purpose of modelling approaches and the insights they bring on the study of complex phenomena. The results are discussed in the light of the debates on the necessity of an « evolutionary extended synthesis » to describe the evolutionary processes in a way hardly available with the gene-centered approach

Les réseaux de régulation biologiques sont des systèmes complexes dans lesquels les entités biologiques interagissent entre elles, faisant ainsi émerger des comportements particuliers. Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie générale afin de mieux comprendre les mécanismes en jeux dans ces réseaux de régulation et tout particulièrement dans ceux ayant un comportement oscillatoire. De façon générale, les différentes parties de cette méthodologie ont pour but, soit d'analyser des systèmes biologiques de plus en plus grands, soit de raffiner les analyses sur des modèles moins conséquents. Ces travaux utilisent les propriétés temporelles des modèles biologiques qui sont souvent abondantes mais encore relativement peu exploitées. Pour parvenir à intégrer les données temporelles, nous avons développé des modélisations hybrides qui combinent dans leurs comportements des aspects purement qualitatifs ainsi que des aspects continus (dans les notions temporelles quantitatives). La première partie de cette méthodologie générale consiste à utiliser une modélisation hybride nommée TEM (pour modélisation d'évolution temporelle) qui permet une pré-analyse du système biologique. L'avantage de cette modélisation est qu'elle utilise des paramètres qui sont très proches des données biologiques et qu'elle peut fournir des résultats d'intérêt à partir d'un nombre réduit d'hypothèses simples. Néanmoins, plus nous fournissons de données sur le modèle biologique dans l'approche TEM et plus les résultats obtenus sont précis. La seconde partie de notre méthodologie générale consiste à reprendre des modélisations existantes et couramment utilisées (la modélisation par équations différentielles par morceaux (PLDE) et la modélisation discrète de R. Thomas) et d'y ajouter de nouvelles méthodes conjointes. La première méthode permet d'obtenir l'ensemble des contraintes nécessaires et suffisantes pour le paramétrage d'un modèle d'après des spécifications. Ceci peut permettre de découvrir des caractéristiques communes à l'ensemble des paramétrages validant les spécifications du modèle mais également d'obtenir l'ensemble de ces paramétrages grâce à un solveur de contraintes. La seconde méthode permet de décomposer les dynamiques obtenues à partir du paramétrage d'un modèle. Cette méthode peut servir à mieux comprendre les dynamiques ainsi obtenues en sachant si un comportement correspond à un ensemble de sous-comportements et si oui lesquels. La méthode peut également servir à travailler sur un sous-ensemble de la dynamique en ne prenant en compte que les sous-comportements intéressants, par rapport à certaines préoccupations. Enfin, la dernière partie de cette thèse consiste en une modélisation nommée modélisation TDD (pour modélisation par décomposition des domaines temporels) et permettant de raffiner les analyses précédentes. Cette modélisation est basée sur la modélisation PLDE et la modélisation discrète de R. Thomas afin de profiter pleinement des méthodes que nous avons développées. En fait, cette modélisation, tout comme dans la première modélisation présentée dans cette thèse, est une modélisation hybride qui utilise également la notion de temps via des paramètres temporels.