Étude exhaustive de voies de signalisation de grande taille par clustering des trajectoires et caractérisation par analyse sémantique

Jean Coquet 1, 2
Résumé : Les voies de signalisation décrivent les réponses d'une cellule à des stimuli externes. Elles sont primordiales dans les processus biologiques tels que la différentiation, la prolifération ou encore l'apoptose. La biologie des systèmes tentent d'étudier ces voies de façon exhaustive à partir de modèles statistiques ou dynamiques. Le nombre de solutions expliquant un phénomène biologique (par exemple la réaction d'une cellule à un stimulus) peut être très élevé dans le cas de grands modèles. Cette thèse propose, dans un premier temps, différentes stratégies de regroupement de ces solutions à partir de méthodes de clustering et d'analyse de concepts formels. Puis elle présente la caractérisation de ces regroupements à partir de web sémantique. Ces stratégies ont été appliquées au réseau de signalisation du TGF-beta, un stimulus extra-cellulaire jouant un rôle important dans le développement du cancer, ce qui a permis d'identifier cinq grands groupes de trajectoires participant chacun à des processus biologiques différents. Dans un second temps, cette thèse se confronte au problème de conversion des données hétérogènes provenant de différentes bases dans un formalisme unique afin de pouvoir généraliser l'étude précédente. Elle propose une stratégie permettant de regrouper les différents réseaux de signalisation provenant d'une base de données en un modèle unique et ainsi permettant de calculer toutes les trajectoires de signalisation d'un stimulus.
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Thèse
Bio-informatique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2017. Français. 〈NNT : 2017REN1S073〉
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mercredi 14 février 2018 - 10:58:06
Dernière modification le : vendredi 16 novembre 2018 - 01:25:31

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Jean Coquet. Étude exhaustive de voies de signalisation de grande taille par clustering des trajectoires et caractérisation par analyse sémantique. Bio-informatique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2017. Français. 〈NNT : 2017REN1S073〉. 〈tel-01670730v2〉

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