New computational and mathematical approaches for solving biological problems
Nouvelles approches informatiques et mathématiques pour la résolution de problèmes biologiques
Résumé
Systems biology is a recent field of science that proposes the study of living organisms as they are
found in nature. This approach differs from previous ones by integrating different levels of information
(biological, physiological, biochemical, etc.) to understand the functions of these organisms. This requires
the use of specialized and efficient treatment and analysis algorithms. Many approaches for the
comparison of biological networks (homogeneous or heterogeneous) are based on graph models. In bioinformatics,
these networks are often modeled by graphs. The vertices are biological components and
the edges represent their interactions. Depending on the nature of these networks, the corresponding
graphs can be oriented or non-oriented. This thesis in Operational Research is in the context of systems
biology and focuses on a problem related to heterogeneous biological networks. The main objective is
to study the relationship between metabolism and genome.We have chosen to focus on the detection of
neighboring reactions catalyzed by products of neighboring genes, where the notion of neighborhood
can be modulated by allowing some reactions and/or genes to be skipped. The process comprises of two
steps. Firstly, we propose approaches to compare two biological networks modeled respectively by a directed
graph D and a non-oriented graph G, built on the same set of vertices. These approaches consist
in identifying a biologically significant structure in D, whose vertices induce in G a structure that is also
biologically significant. secondly, we study the degree of conservation of metabolic and genomic motifs
at the scale of several species.
La biologie des systèmes est un domaine récent proposant d’étudier les organismes vivants tels qu’ils
se présentent en réalité. Cette approche s’oppose aux précédentes en intégrant différents niveaux d’information
(biologiques, physiologiques, biochimiques, etc.) pour comprendre le fonctionnement de ces
organismes. Cela nécessite des algorithmes de traitement et d’analyse de plus en plus spécialisés et
efficaces. De nombreuses approches destinées à la comparaison de réseaux biologiques (homogènes
ou hétérogènes) reposent sur des modèles de graphe. En effet, en bio-informatique, ces réseaux sont
souvent modélisés par des graphes. Les sommets sont des composants biologiques et les arêtes représentent
leurs interactions. En fonction de la nature de ces réseaux, les graphes correspondants peuvent
être orientés ou non-orientés. Cette thèse en Recherche Opérationnelle s’inscrit dans le cadre applicatif
de la biologie des systèmes et porte plus particulièrement sur un problème relatif aux réseaux biologiques
hétérogènes. L’objectif principal est d’étudier la relation entre le métabolisme et le génome. Nous
avons choisi de nous concentrer sur la détection de réactions métaboliques voisines catalysées par des
produits de gènes voisins, où la notion de voisinage peut être modulée en autorisant que certaines réactions
et/ou gènes soient omis. Dans un premier temps, nous proposons des approches permettant
de comparer deux réseaux biologiques modélisés respectivement par un graphe orienté D et un graphe
non-orienté G, construit sur le même ensemble de sommets. Ces approches consistent à identifier une
structure biologiquement significative dans D, dont les sommets induisent dans G une structure qui soit
aussi biologiquement significative. Dans un second temps, nous étudions le degré de conservation des
motifs métaboliques et génomiques ainsi extraits à l’échelle de plusieurs espèces.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)