Modélisation et Vérification des Réseaux de Régulations entre Gènes

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1 Modélisation et Vérification des Réseaux de Régulations entre Gènes Loïc Paulevé JDOC avril 2010 Directeur : Co-encadrant : Olivier Roux Morgan Magnin Laboratoire : IRCCyN, UMR CNRS 6597 Équipe : Moves (Informatique) Établissement : École Centrale de Nantes École doctorale : STIM Collaborations : Microsft Research, Cambridge UK ; I3S, Nice.

2 2/10 Biologie vs Informatique Biologiste : comprendre, modifier (guérir) le vivant. Aide à la réflexion Modèles, Programmes Cadre formel Informaticien : concevoir et prouver des méthodes de calcul.

3 3/10 Un peu de biologie cellulaire Le comportement d une cellule est determinée par la concentration de protéines particulières. Défi : comprendre et contrôler la différentiation cellulaire.

4 3/10 Un peu de biologie cellulaire Le comportement d une cellule est determinée par la concentration de protéines particulières. Défi : comprendre et contrôler la différentiation cellulaire.

5 3/10 Un peu de biologie cellulaire Le comportement d une cellule est determinée par la concentration de protéines particulières. Défi : comprendre et contrôler la différentiation cellulaire.

6 4/10 La régulation génique Certaines protéines activent ou inhibent l expression d un gène. On parle alors d effet régulateur.

7 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

8 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

9 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

10 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

11 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

12 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

13 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

14 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

15 5/10 La régulation Systèmes complexes : biologie, cours de la bourse, relations sociales. Relations entre des entités ayant des états (heureux/malheureux ; gène actif/inactif ; valeur monétaire, etc.). A régule positivement (ou négativement) B. Comportement dynamique (l état des entités évolue au cours du temps). Cycle de régulation positif : 2 états stables. Cycle de régulation négatif : oscillation.

16 6/10

17 7/10 Objectifs Ma démarche Preuves automatiques de propriétés des dynamiques des réseaux de régulation génique (RRG) Vérification de modèle. Passage à l échelle pour les grands RRG. Cheminement Éviter la construction de tous les comportement possibles (cas des méthodes actuelles explosion combinatoire). Regarder uniquement le code du programme informatique, sans l exécuter Analyse statique et Interprétation abstraite. Définition d un language de programmation avec une forme (structure) très simple.

18 8/10 Frappe de Processus Le formalisme Frappe de Processus a b Analyse statique et Interprétation abstraite Théories : graphes, ordres, ensembles. État de l art très limité. Exploite la forme particulière des Frappes de Processus. Algorithmes répondant instantanément (méthodes classiques varient entre la seconde et l infini). Mais certains cas sont inconclusifs (abstraction).

19 8/10 Frappe de Processus Le formalisme Frappe de Processus a b Analyse statique et Interprétation abstraite Théories : graphes, ordres, ensembles. État de l art très limité. Exploite la forme particulière des Frappes de Processus. Algorithmes répondant instantanément (méthodes classiques varient entre la seconde et l infini). Mais certains cas sont inconclusifs (abstraction).

20 8/10 Frappe de Processus Le formalisme Frappe de Processus a b Analyse statique et Interprétation abstraite Théories : graphes, ordres, ensembles. État de l art très limité. Exploite la forme particulière des Frappes de Processus. Algorithmes répondant instantanément (méthodes classiques varient entre la seconde et l infini). Mais certains cas sont inconclusifs (abstraction).

21 9/10 Conclusion et perspectives Contributions Analyse formelle de très grands RRG (impact en biologie). Nouvelles méthodes informatiques pour la vérification de programmes. Analyses avec prise en compte de l aléatoire (probabilités et temps). Collaborations Microsoft Reseach (Cambridge UK) : simulations à grand échelle ; I3S (Nice) : théorèmes mathématiques sur les RRG inspirés par la Frappe de Processus. LINA, IRISA, INSERM (Nantes, Rennes) : groupes de travail entre biologistes et informaticiens.

22 Modélisation et Vérification des Réseaux de Régulations entre Gènes Loïc Paulevé JDOC avril 2010

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