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Modélisation et simulation de réseaux de régulation génique par des équations différentielles ordinaires

H. de Jong, J. Geiselmann

J.-F. Boulicaut, O. Gandrillon (eds), Informatique pour l’analyse du transcriptome, Hermès, 143-185, 2004.


Une des caractéristiques les plus remarquables de la biologie moléculaire aujourd’hui est la mise à l’échelle génomique de ses méthodes expérimentales. Ces nouvelles méthodes génomiques produisent d’énormes quantités de données sur différents aspects de la cellule. Une grande partie des données expérimentales disponibles aujourd’hui portent sur les réseaux de régulation génique responsables pour le fonctionnement et le développement de cellules. Outre des méthodes expérimentales à haut débit, des approches mathématiques et informatiques sont indispensables pour analyser ces réseaux composés de gènes, protéines, petites molécules et leurs interactions réciproques. Dans ce chapitre, nous passerons en revue des méthodes de modélisation et de simulation de réseaux de réseaux de régulation génique. Un grand nombre d’approches pour modéliser les réseaux de régulation génique a été proposé dans la littérature, basées sur des formalismes tel que les graphs, les équations booléennes, les équations différentielles et les équations maîtresses stochastiques. Nous restreinons ici la discussion aux modèles à équations différentielles ordinaires, pour lesquels un grand nombre de techniques puissantes est disponible. Plus précisément, nous comparons les équations différentielles linéaires, non linéaires et linéaires par morceaux, en illustrant l’application de ces modèles avec des exemples concrets de la littérature.

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