L’objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle méthode de construction de modèles métaboliques dans le contexte de la génomique comparée. Nous avons développé un outil, ab-pantograph, permettant l’inférence de modèles métabolique se basant sur la logique abductive. Pour ce faire, nous avons introduit une représentation logique de modèles métaboliques minimaux enzymatiques, puis à partir d’un modèle métabolique dit de référence, nous avons dérivé un modèle minimal enzymatique explicite accompagné d’association de gènes. Enfin, en couplant ce modèle métabolique au génome d’un organisme cible, nous inférons par abduction un modèle enzymatique pour cet organisme cible accompagné d’un ensemble d’associations de gènes, modèle que l’on veut congruent à celui que l’on aurait pu obtenir en ayant toutes les informations pour l’organisme cible.L’outil proposé, ab-pantograph, a été développé en utilisant la programmation logique par contraintes et Hyprolog. / The objective of this thesis is to propose a new method of constructing metabolic models in the context of comparative genomics. We have developed a tool, abpantograph, allowing the inference of metabolic models based on the Abductive logic. To do this, we have introduced a logical representation of minimal enzymatic metabolic models and from a metabolic model called reference, we derived an explicit enzymatic minimal model accompanied by gene association. Finally, by coupling this metabolic modele with the genome of a target organism, we infer abductively a model enzyme for this target organism accompanied by a set of gene associations, pattern one wants congruent to that which is could have obtained by having all the information to the target organism. The proposed tool, ab-pantograph, has been developed using constraint logic programming and Hyprolog.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015BORD0100 |
| Date | 10 July 2015 |
| Creators | Issa, Razanne |
| Contributors | Bordeaux, Sherman, David James |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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