Le sujet général de cette thèse est la modélisation mathématique des systèmes biologiques. Le principal modèle étudié est le réseau métabolique: une collection d'objets - métabolites, réactions biochimiques, enzymes et gènes - et les relations entre eux, généralement organisées sous forme de graphe.Trois sujets distincts sont couverts. Dans le premier chapitre principal, un algorithme appelé MOOMIN pour «Mathematical explOration of Omics data on a MetabolIc Network» est présenté. C'est un outil informatique permettant d'interpréter les résultats d'une analyse d'expression différentielle à l'aide d'un réseau métabolique. Le résultat de l'algorithme est un changement métabolique, exprimé en termes de réactions supposées avoir subi un changement d'activité, qui correspond le mieux aux données d'expression génique. Le deuxième chapitre principal traite de l'intersection de la théorie des jeux et de l'étude du métabolisme cellulaire. Un nouveau type de modèle est proposé, combinant les principes de la théorie des jeux évolutive à la modélisation par contraintes pour prédire le comportement métabolique. Dans le troisième et dernier chapitre principal, un modèle épidémiologique de l'agent pathogène de la vigne Xylella fastidiosa est présenté et analysé. À l'aide d'une analyse de sensibilité, l'importance relative des paramètres du modèle est évaluée et les résultats sont discutés du point de vue de la lutte contre la maladie / The overall subject of this thesis is mathematical modelling of biological systems. The main model under study is the metabolic network: a collection of objects — metabolites, biochemical reactions, enzymes, and genes — and the relations amongst them, usually organised to form a graph.Three distinct topics are covered. In the first main chapter, an algorithm called MOOMIN for “Mathematical explOration of Omics data on a MetabolIc Network” is presented. It is a computational tool to interpret the results of a differential expression analysis with the help of a metabolic network. The output of the algorithm is a metabolic shift, expressed in terms of reactions that were inferred to have undergone a change in activity, that best aligns with the gene expression data. In the second main chapter, the intersection of game theory and the study of cellular metabolism is discussed. A new type of model is proposed, one that combines the principles behind evolutionary game theory with constraint-based modelling to predict metabolic behaviour. In the third and last main chapter, an epidemiological model of the Xylella fastidiosa grapevine pathogen is presented and analysed. Using sensitivity analysis, the relative importance of the model parameters is evaluated, and the results discussed from the point of view of disease control
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019LYSE1011 |
| Date | 04 February 2019 |
| Creators | Pusa, Taneli |
| Contributors | Lyon, Università degli studi La Sapienza (Rome), Sagot, Marie-France, Marchetti-Spaccamela, Alberto, Arnaud-Arnould, Mary |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0022 seconds