Modélisation en biologie moléculaire : comment faire parler les données avec des approches non numériques ?

Par Anne Siegel, Jeudi 20 octobre 2011, 10:45-12:15

Les techniques d’observations au sein des cellules ont largement progressé ces quinze dernières années : on est maintenant capable de suivre les modifications des états de nombreuses molécules directement au sein d’une cellule. La question naturelle qui se pose est d’exploiter ces observations dans un cadre de modélisation : Peut-on prédire le comportement d’une cellule "in silico" ? Peut-on comprendre la réponse d’une cellule à un stimulus extérieur ? Peut-on utiliser ces informations pour mieux contrôler la réponse des cellules ? Nous expliquerons sur deux cas d’étude les difficultés qui se posent actuellement pour répondre à ces questions, liée à la qualité assez faible des données disponible et à leur caractère massif. En particulier, les approches numériques utilisées dans d’autres domaines sont peu utilisable ici. Pour dépasser à ces difficultés, différentes approches basées sur du raisonnement automatique et des approches multi-échelles donnent des résultats intéressants. Nous les illustrerons sur des exemples issus de la cancérologie. Plus généralement, nous discuterons de l’apport de ces approches non-numériques dans le domaine de l’écologie.

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Mis en ligne le samedi 9 juillet 2011