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bib/evry.bib
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bib/evry.bib
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@ -57,3 +57,58 @@ HAL_VERSION = {v1},
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HAL_ID = {hal-01326782},
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HAL_VERSION = {v1},
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}
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@inproceedings{BianeD17,
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author = {C{\'{e}}lia Biane and
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Franck Delaplace},
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editor = {J{\'{e}}r{\^{o}}me Feret and
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Heinz Koeppl},
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title = {Abduction Based Drug Target Discovery Using Boolean Control Network},
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booktitle = {Computational Methods in Systems Biology - 15th International Conference,
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{CMSB} 2017, Darmstadt, Germany, September 27-29, 2017, Proceedings},
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series = {Lecture Notes in Computer Science},
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volume = {10545},
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pages = {57--73},
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publisher = {Springer},
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year = {2017},
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url = {https://doi.org/10.1007/978-3-319-67471-1_4},
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doi = {10.1007/978-3-319-67471-1_4},
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timestamp = {Mon, 18 Sep 2017 13:34:03 +0200},
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biburl = {https://dblp.org/rec/bib/conf/cmsb/BianeD17},
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bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
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}
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@article{BianeDK16,
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author = {C{\'{e}}lia Biane and
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Franck Delaplace and
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Hanna Klaudel},
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title = {Networks and games for precision medicine},
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journal = {Biosystems},
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volume = {150},
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pages = {52--60},
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year = {2016},
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url = {https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2016.08.006},
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doi = {10.1016/j.biosystems.2016.08.006},
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timestamp = {Wed, 17 May 2017 14:25:54 +0200},
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biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/biosystems/BianeDK16},
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bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
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}
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@inproceedings{mandon2017,
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TITLE = {{Temporal Reprogramming of Boolean Networks}},
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AUTHOR = {Mandon, Hugues and Haar, Stefan and Paulev{\'e}, Lo{\"i}c},
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URL = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01589251},
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BOOKTITLE = {{CMSB 2017 - 15th conference on Computational Methods for Systems Biology}},
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ADDRESS = {Darmstadt, Germany},
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EDITOR = {J{\'e}r{\^o}me Feret and Heinz Koeppl},
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PUBLISHER = {{Springer International Publishing}},
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SERIES = {Lecture Notes in Computer Science},
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VOLUME = {10545},
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PAGES = {179 - 195},
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YEAR = {2017},
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MONTH = Sep,
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DOI = {10.1007/978-3-319-67471-1\_11},
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PDF = {https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01589251/file/cmsb17.pdf},
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HAL_ID = {hal-01589251},
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HAL_VERSION = {v1},
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}
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@ -558,6 +558,66 @@ forcement de l'expertise en programmation objet ou en C++ : nous
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accompagnons les nouveaux utilisateurs et, à terme, nous mettrons en
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œuvre un système graphique de conceptions de modèles.
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\subsection{Travaux au laboratoire IBISC}
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Avec mon intégration au sein de l'équipe COSMO du laboratoire IBISC,
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ma recherche a connu une plus grande ouverture sur l'étude des
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systèmes complexes, notamment dans le contexte de la médecine de
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précision. Cette ouverture correspond à la vision que j'avais au
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démarrage de mes travaux de thèse et suit naturellement aux travaux
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formels que j'ai réalisés.
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\subsubsection{Réseaux de Petri pour la médecine de précision}
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La {\em médecine personnalisée} est un domaine scientifique émergeant
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ayant pour objet de définir de nouveaux paradigmes en {\em médecine}
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afin de {\em personnaliser} le traitement au
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patient~\cite{BianeD17,BianeDK16,Caraguel2016}. Elle fonde cet
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objectif dans l'analyse des données omiques (génomiques,
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intéractomiques, etc.) dans la perspective d'étudier les pathologies à
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l'échelle moléculaire. L'un des enjeux majeur dans ce domaine est
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d'assister à la prise de décision clinique afin de guider le suivi
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thérapeutique.
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La médecine des réseaux cherche à atteindre les objectifs de la
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médecine personnalisée en intégrant les données disponibles pour un
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patient dans des modèles formels de systèmes dynamiques à base de
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graphes~\cite{BianeD17,BianeDK16}. L'un de ces modèles sont les
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réseaux booléens : des ensembles de fonctions booléennes agissant sur
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un ensemble fini de variables booléennes. Ces réseaux commencent leur
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évolution à partir d'un état initial et ensuite mettent à jour les
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valeurs de certaines des variables selon les valeurs des fonctions
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booléennes associées. Souvent, une seule variable est modifiée à la
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fois (mode de mise à jour asynchrone), ce qui correspond bien aux
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dynamiques observées des réseaux biologiques.
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Les réseaux booléens pouvant représenter assez naturellement divers
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réseaux biologiques, et particulièrement les réseaux de signalisation,
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l'étude des propriétés dynamiques de ce modèle permet de faire des
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conclusions non triviales sur les propriétés du système biologique
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représenté. Notamment, l'étude~\cite{BianeD17} montre une application
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de cette approche à l'inférence des causes du cancer du sein. Plus
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concrètement, des réseaux booléens avec des variables de contrôle sont
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introduits ; la thérapie devient alors une modification des ces
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variables de contrôle qui dévie les trajectoires du réseau booléen
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vers les états stables désirés (sains).
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Au sein de l'équipe COSMO, je me penche davantage sur les extensions
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possibles de ces techniques. En effet, dans~\cite{BianeD17}, les
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valeurs des variables de contrôle sont fixées une fois : au début de
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l'évolution du réseau. Or, des thérapies séquentielles semblent être
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plus efficaces, car celles-ci permettent de piloter plus finement les
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trajectoires du réseau contrôlé (par
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exemple,~\cite{mandon2017}). Actuellement, nous nous penchons sur le
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problème de définition de contrôle séquentiel d'un réseau, tout en
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gardant des temps raisonnables d'analyse par ordinateur. Nous
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étudierons par ailleurs les outils formels et logiciels autour des
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réseaux de Petri et leurs dépliages.
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\subsubsection{Méthodes formelles pour le véhicule autonome}
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\subsection{Projets de programmation}
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Lors de mon parcours, j'ai réalisé plusieurs
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projets de programmation aussi bien accessoires à mon activité de
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