IMPBIO

ACI IMPBio - Projet soutenu en 2003 et 2006


 

MathResoGen

Méthodes mathématiques pour l’identification d’acteurs critiques dans des processus biochimiques régulés par un réseau de gène

http://name.math.univ-rennes1.fr/ovidiu.radulescu/ACI.html

Coordinateur

Ovidiu Radulescu

Institut mathématique de Rennes

Equipes partenaires  :  

Responsable équipe 1



Elisabeth Pecou 



Institut de Mathématiques de Bourgogne (Dijon).

Responsable équipe 2

Anne SiegeI 

Projet Symbiose. Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA, Rennes)

Responsable équipe 3

Frederic Grognard 

Projet Comore. INRIA-Sophia Antipolis

Responsable équipe 4

Sandrine Lagarrigue 

Laboratoire de Génétique Animale. (UMR ENSAR-INRA 598. Rennes)

Responsable équipe 5

Alain Lilienbaum

Laboratoire Cytosquelette et Développement (UMR CNRS 7000, CHU Pitié-Salpêtrière)

Responsable équipe 6

Nathalie Bdioui 

Inserm U456 (Détoxication et Réparation Tissulaire, Rennes)

 

poster

Objectifs initiaux

Ce projet vise à identifier les acteurs génétiques susceptibles d’influencer sensiblement le comportement d’un métabolisme qui interagit avec un réseau de gènes. Il s’appuie sur un travail préparatoire d’une année et réunit mathématiciens, informaticiens et biologistes.

Trois applications biologiques ciblées seront étudiées et feront l'objet d’expérimentations : le métabolisme des lipides du foie chez le poulet; la signalisation de TGFb dans le cancer du foie; l’induction de NFkB, régulateur de la signalisation inter-cellulaire et du cycle cellulaire.

La littérature relative aux réseaux de gènes porte généralement sur des interactions gènes-gènes. Dans les applications qui nous concernent, ces interactions sont perturbées par des acteurs métaboliques et des réactions biochimiques. L’analyse des applications met ainsi en évidence trois phénomènes incontournables pour la modélisation des organismes pluricellulaires mais largement ignorés dans la littérature ; nous souhaitons apporter à ces problématiques des réponses basées sur des outils mathématiques issus des systèmes dynamiques différentiels et probabilistes :

a) Existence de plusieurs échelles de temps, abordée par des techniques de perturbations singulières.

b) Complexité des systèmes, dont la maîtrise impose d’avoir une approche hiérarchique et modulaire. Les paramètres pertinents expliquant le phénomène biologique seront identifiés par affinement successif de l’analyse en suivant la hiérarchie du modèle.

c) Stochasticité des processus biochimiques, conduisant d’une part à des observations bruitées (notamment celles provenant de la microscopie à fluorescence), et d’autre part à des fluctuations du phénotype et à des instabilités ; l’utilisation de l’analyse stochastique comme complément de validation des modèles.

Les méthodes élaborées seront adaptées dans des algorithmiques et intégrées dans des outils informatiques. Ces méthodes seront ensuite appliquées au traitement des données expérimentales biologiques et à la mise en place de nouvelles expérimentations en fonction des analyses obtenues. La partie mathématique sera élaborée à l’IRMAR (Rennes) et à l’IMB (Dijon). Les adaptations algorithmiques et les simulations numériques seront faites à l’Irisa (Rennes) et à l’Inria-Sophia-Antipolis (Nice). Les aspects biologiques seront traités par le Laboratoire de Génétique Animale (Rennes), le laboratoire Inserm U456 (Rennes) et le laboratoire Cytosquelette et Développement (CHU Pitié-Salpétrière).





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