| Modélisation dynamique de la signalisation cellulaire : aspects différentiels et discrets : application à la signalisation du facteur de croissance TGF-β dans le cancer (Dynamic modeling of cell signaling : differential and discrete aspects : application to the TGF-β growth factor in cancer) | ||
Andrieux, Geoffroy - (2013-07-18) / Université de Rennes 1, Université européenne de Bretagne - Modélisation dynamique de la signalisation cellulaire : aspects différentiels et discrets : application à la signalisation du facteur de croissance TGF-β dans le cancer Langue : Français Directeur de thèse: Théret, Nathalie; Le Borgne, Michel Ecole Doctorale : Vie-Agro-Santé Thématique : Sciences de la vie, biologie, biochimie | ||
Mots-clés : biologie systémique, Facteur de croissance transformant β1, transduction du signal cellulaire, systèmes dynamiques, bioinformatique, Biologie systémique, Transduction du signal cellulaire, Facteur de croissance transformant bêta-1, Systèmes dynamiques, Bioinformatique Résumé : La signalisation cellulaire regroupe l'ensemble des mécanismes biologiques permettant à une cellule de répondre de façon adaptée à son microenvironnement. Pour ce faire, de nombreuses réactions biologiques entrent en jeux avec un important enchevêtrement, créant ainsi un réseau dont le comportement s'apparente à un système complexe. Le compréhension de la réponse cellulaire à une stimulation passe par le développement conjoint des techniques d'acquisition de données, et des méthodes permettant de formaliser ces données dans un modèle. C'est sur ce dernier point que s'inscrivent les travaux exposés dans cette thèse. Nous présentons ici deux approches visant à répondre à des questions de natures différentes sur la signalisation cellulaire. Dans la première nous utilisons un modèle différentiel pour étudier le rôle d'un nouvel interactant dans la voie canonique du TGF-β. Dans la seconde nous avons exploré la combinatoire de la signalisation cellulaire en développant un formalisme discret basé sur les transitions gardées. Cette approche regroupe l'interprétation de la base de données Pathway Interaction Database dans un unique modèle dynamique de propagation du signal. Des méthodes de simulations et d'analyses inspirées des techniques de vérification de modèles telles que l'atteignabilité et l'invariance ont été développées. En outre, nous avons étudié la régulation du cycle cellulaire en réponse à la signalisation, ainsi que la régulation des gènes de notre modèle en comparaison avec des données d'expressions. Résumé (anglais) : Cell signaling contains the whole biological mecanisms allowing the response of a cell to its microenvironnement in an adapted way. Many extremely intertwinned biological reactions are involved in a network that behaves as a complex system. The understanding of cell response requires the development of data acquisition technics and methods to formalize data into models. This point is the main drive of this thesis. We present here two approaches in order to analyse different granularities of cell signaling. In the first one, we used differential model to study the role of a new component of \tgf\ canonical pathway. In the second one, we explored the combinatorial complexity of cell signaling, developing a discrete formalism based on guarded transitions. In this approach, we interpreted the whole database Pathway Interaction Database into a single unified model of signal transduction. Simulation and analysis methods, such as reachability and invariance research, have been developed. The interests are presented through an application on cell cycle regulation by cell signaling, and a global analysis on the regulation of genes compared to experimental data. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-5621 | ||
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