Date : 2018
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Classification Dewey : 510
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Résumé / Abstract : L’objectif de cette thèse est la modélisation et l’étude de systèmes biologiques par l’intermédiaire de méthodes formelles. Les systèmes biologiques démontrent des comportements continus mais sont aussi susceptibles de montrer des changements abrupts dans leur dynamiques. Les équations différentielles ordinaires, ainsi que les systèmes dynamiques hybrides, sont deux formalismes mathématiques utilisés pour modéliser clairement de tels comportements. Un point critique de la modélisation de systèmes biologiques est la recherche des valeurs des paramètres du modèle afin de reproduire de manière précise un ensemble de données expérimentales. Si aucun jeu de paramètres valides n’est trouvé, il est nécessaire de réviser le modèle. Une possibilité est alors de remplacer un paramètre, ou un ensemble de paramètres, définissant un processus biologique par une fonctiondépendante du temps.Dans le cadre de cette thèse, nous exposons tout d’abord une méthode pour la révision de modèles hybrides. Pour cela, nous proposons une approche gloutonne appliquée à une méthode de contrôle optimal utilisant les mesures d’occupations etla relaxation convexe. Ensuite, nous étudions comment analyser les propriétés dynamiques d’un modèle à temps discret en utilisant la simulation ensembliste. Dans cet objectif, nous proposons deux méthodes basées sur deux outils mathématiques.La première méthode, qui se repose sur les polynômes de Bernstein, est une extension aux systèmes dynamiques hybrides, de l’outil de calcul ensembliste Sapo [1]. La seconde méthode utilise les représentations de Krivine-Stengle [2] pour permettre l’analyse d’atteignaiblité de systèmes dynamiques polynomiaux. Enfin, nous proposons aussi une méthodologie pour générer des systèmes dynamiques hybrides modélisant des protocoles biologiques expérimentaux. Les méthodes précédemment proposées sont appliquées sur divers études biologiques. Nous étudions tout d’abord un modèle de la production d’hémoglobinedurant la différentiation des érythrocytes dans la moelle [3]. Pour permettre la construction de ce modèle, nous avons dans un premier temps généré un ensemble de jeux de paramètres valides à l’aide d’une méthode de type Monte-Carlo. Dans un second temps, nous avons appliqué la méthode de révision de modèle afin de reproduire plus précisément les données expérimentales [4]. Nous proposons aussi un modèle préliminaire des effets à faibles doses du Cadmium sur la réponse du métabolisme à différentes étapes de la vie d’un rat. Enfin, nous appliquons les techniques d’analyse ensembliste pour la validation d’hypothèses sur un modèle d’homéostasie du fer [6] dans le cas où des paramètres varient dans de larges intervalles.Dans cette thèse, nous montrons aussi que le protocole associé à l’étude de la production d’hémoglobine, ainsi que le protocole étudiant l’intégration du Cadmium durant la vie d’un rat, peuvent être formalisés comme des systèmes dynamiques hybrides, et servent ainsi de preuves de concepts pour notre méthode de modélisation de protocoles expérimentaux
Résumé / Abstract : The purpose of this thesis is the modelling and analysis of biological systems with mechanistic models (in opposition with black-box models).In particular we use two mathematical formalisms for mechanism modelling: hybrid dynamical systems and polynomial Ordinary Differential Equations (ODEs).Biological systems modelling give rise to numerous problem and in this work we address three of them.First, the parameters in the differential equations are often uncertain or unknown.Consequently, we aim at generating a subset of valid parameter sets such that the models satisfy constraints deducted from some experimental data.This problem is addressed in the literature under the denomination of parameter synthesis, parameter estimation, parameter fitting, or parameter identification following the context.Then, if no valid parameter is found, one solution is to revise the model. This can be done by substituting a law in place of a constant parameter.In the literature, models with uncertain parts are known as grey models, and their studies can be found under the term of model identification.Finally, it may be necessary to ensure the correctness of the built models using validation, or verification, methods for a continuous over-approximation of the determined valid parameters.In this thesis we study the parameter synthesis problem, in the Haemoglobin production model case study, using an adaptation of the classical method based on Monte-Carlo sampling, and numerical simulations.To perform model revision of hybrid dynamical systems we propose an iterative scheme of an optimal control method based on occupation measures, and convex relaxations.Finally, we assess the quality of a model using set-based simulations, and reachability analysis.For this purpose, we propose two methods: the first one, which relies on Bernstein expansion, is an extension for hybrid dynamical systems of the reachability tool sapo , while the other uses Krivine-Stengle representations to perform the reachability analysis of polynomial ODEs.We also provide a methodology to generate hybrid dynamical systems modelling biological experimental protocols.All of these proposed methods were applied in different case studies.We first propose a model of haemoglobin production during the differentiation of an erythrocyte in the bone marrow.To develop this model we first applied the Monte-Carlo based parameters synthesis, followed by the model revision to correctly fit to the experimental data.We also propose a hybrid model of Cadmium flux in rats in the context of an experimental protocol, as well as a preliminary study of the effect of low dose Cadmium on a Glucose response.Finally, we apply the reachability analysis techniques for the validation on large parameters set of the iron homoeostasis model developed by Nicolas Mobilia during his Phd.We note the haemoglobin production model, as well as the glucose reponse model can be formalised, in their experimental context, as hybrid dynamical systems. Thus, they serve as proof of concept for the methodology of biological experimental protocols modelling.