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@ -57,3 +57,58 @@ HAL_VERSION = {v1},
HAL_ID = {hal-01326782},
HAL_VERSION = {v1},
}
@inproceedings{BianeD17,
author = {C{\'{e}}lia Biane and
Franck Delaplace},
editor = {J{\'{e}}r{\^{o}}me Feret and
Heinz Koeppl},
title = {Abduction Based Drug Target Discovery Using Boolean Control Network},
booktitle = {Computational Methods in Systems Biology - 15th International Conference,
{CMSB} 2017, Darmstadt, Germany, September 27-29, 2017, Proceedings},
series = {Lecture Notes in Computer Science},
volume = {10545},
pages = {57--73},
publisher = {Springer},
year = {2017},
url = {https://doi.org/10.1007/978-3-319-67471-1_4},
doi = {10.1007/978-3-319-67471-1_4},
timestamp = {Mon, 18 Sep 2017 13:34:03 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/conf/cmsb/BianeD17},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@article{BianeDK16,
author = {C{\'{e}}lia Biane and
Franck Delaplace and
Hanna Klaudel},
title = {Networks and games for precision medicine},
journal = {Biosystems},
volume = {150},
pages = {52--60},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2016.08.006},
doi = {10.1016/j.biosystems.2016.08.006},
timestamp = {Wed, 17 May 2017 14:25:54 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/biosystems/BianeDK16},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
@inproceedings{mandon2017,
TITLE = {{Temporal Reprogramming of Boolean Networks}},
AUTHOR = {Mandon, Hugues and Haar, Stefan and Paulev{\'e}, Lo{\"i}c},
URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01589251},
BOOKTITLE = {{CMSB 2017 - 15th conference on Computational Methods for Systems Biology}},
ADDRESS = {Darmstadt, Germany},
EDITOR = {J{\'e}r{\^o}me Feret and Heinz Koeppl},
PUBLISHER = {{Springer International Publishing}},
SERIES = {Lecture Notes in Computer Science},
VOLUME = {10545},
PAGES = {179 - 195},
YEAR = {2017},
MONTH = Sep,
DOI = {10.1007/978-3-319-67471-1\_11},
PDF = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01589251/file/cmsb17.pdf},
HAL_ID = {hal-01589251},
HAL_VERSION = {v1},
}

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@ -558,6 +558,66 @@ forcement de l'expertise en programmation objet ou en C++ : nous
accompagnons les nouveaux utilisateurs et, à terme, nous mettrons en
œuvre un système graphique de conceptions de modèles.
\subsection{Travaux au laboratoire IBISC}
Avec mon intégration au sein de l'équipe COSMO du laboratoire IBISC,
ma recherche a connu une plus grande ouverture sur l'étude des
systèmes complexes, notamment dans le contexte de la médecine de
précision. Cette ouverture correspond à la vision que j'avais au
démarrage de mes travaux de thèse et suit naturellement aux travaux
formels que j'ai réalisés.
\subsubsection{Réseaux de Petri pour la médecine de précision}
La {\em médecine personnalisée} est un domaine scientifique émergeant
ayant pour objet de définir de nouveaux paradigmes en {\em médecine}
afin de {\em personnaliser} le traitement au
patient~\cite{BianeD17,BianeDK16,Caraguel2016}. Elle fonde cet
objectif dans l'analyse des données omiques (génomiques,
intéractomiques, etc.) dans la perspective d'étudier les pathologies à
l'échelle moléculaire. L'un des enjeux majeur dans ce domaine est
d'assister à la prise de décision clinique afin de guider le suivi
thérapeutique.
La médecine des réseaux cherche à atteindre les objectifs de la
médecine personnalisée en intégrant les données disponibles pour un
patient dans des modèles formels de systèmes dynamiques à base de
graphes~\cite{BianeD17,BianeDK16}. L'un de ces modèles sont les
réseaux booléens : des ensembles de fonctions booléennes agissant sur
un ensemble fini de variables booléennes. Ces réseaux commencent leur
évolution à partir d'un état initial et ensuite mettent à jour les
valeurs de certaines des variables selon les valeurs des fonctions
booléennes associées. Souvent, une seule variable est modifiée à la
fois (mode de mise à jour asynchrone), ce qui correspond bien aux
dynamiques observées des réseaux biologiques.
Les réseaux booléens pouvant représenter assez naturellement divers
réseaux biologiques, et particulièrement les réseaux de signalisation,
l'étude des propriétés dynamiques de ce modèle permet de faire des
conclusions non triviales sur les propriétés du système biologique
représenté. Notamment, l'étude~\cite{BianeD17} montre une application
de cette approche à l'inférence des causes du cancer du sein. Plus
concrètement, des réseaux booléens avec des variables de contrôle sont
introduits ; la thérapie devient alors une modification des ces
variables de contrôle qui dévie les trajectoires du réseau booléen
vers les états stables désirés (sains).
Au sein de l'équipe COSMO, je me penche davantage sur les extensions
possibles de ces techniques. En effet, dans~\cite{BianeD17}, les
valeurs des variables de contrôle sont fixées une fois : au début de
l'évolution du réseau. Or, des thérapies séquentielles semblent être
plus efficaces, car celles-ci permettent de piloter plus finement les
trajectoires du réseau contrôlé (par
exemple,~\cite{mandon2017}). Actuellement, nous nous penchons sur le
problème de définition de contrôle séquentiel d'un réseau, tout en
gardant des temps raisonnables d'analyse par ordinateur. Nous
étudierons par ailleurs les outils formels et logiciels autour des
réseaux de Petri et leurs dépliages.
\subsubsection{Méthodes formelles pour le véhicule autonome}
\subsection{Projets de programmation}
Lors de mon parcours, j'ai réalisé plusieurs
projets de programmation aussi bien accessoires à mon activité de