Modélisation, Simulation et Vérification des Grands Réseaux de Régulation Biologique

• Main Author: Paulevé, Loïc
• Language: FRE
• Published: Ecole centrale de nantes - ECN 2011
• Subjects: [INFO:INFO_NI] Computer Science/Networking and Telecommunication; [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other; systèmes complexes; réseaux de régulation biologique; modélisation hybride; simulation non-markovienne; analyse statique; vérification formelle; interprétation abstraite; contrôle
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00635750; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/63/81/14/PDF/main.pdf; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/63/81/14/ANNEX/talk-2011-PhD.pdf

Les Réseaux de Régulation Biologique (RRB) sont communément utilisés en biologie systémique pour modéliser, comprendre et contrôler les dynamiques de production des protéines au sein des cellules. Bien qu'offrant une représentation très abstraite des systèmes biologiques, l'analyse formelle de tels modèles se heurte rapidement à l'explosion combinatoire des comportements engendrés. Cette thèse traite de la modélisation, de la simulation et de la vérification formelle des grands RRB à travers l'introduction d'un nouveau formalisme : les Frappes de Processus. La simplicité de ce formalisme permet notamment l'élaboration d'analyses statiques efficaces des systèmes complexes en général. Cette thèse aborde en premier lieu le raffinement du temps dans les modèles stochastiques via l'introduction d'un facteur d'absorption de stochasticité. Ceci apporte un compromis et une flexibilité entre des spécifications temporelles et stochastiques dans les modélisations hybrides. Une simulation générique (non-markovienne) des calculs de processus est alors proposée et appliquée aux Frappes de Processus. En outre de l'analyse statique des points fixes des Frappes de Processus, cette thèse développe une interprétation abstraite de ces Frappes de Processus permettant des approximations supérieures et inférieures très efficaces de propriétés d'atteignabilité discrète. Cette analyse permet également de faire émerger des composants requis pour la satisfaction de ces propriétés, guidant ainsi le contrôle du système. D'une complexité théorique limitée, cette approche promet de supporter l'analyse de très grands RRB et constitue une ainsi contribution qui ouvre sur de multiples perspectives.