RÔLE DES DYNAMIQUES NON LINÉAIRES ET DE LA STOCHASTICITÉ DANS LA BIOLOGIE DES SYSTÈMES

Intervenants : Amaury LAMBERT et Hidde DE JONG

Amaury LAMBERT , professeur à l’Université Pierre et Marie Curie (Paris 6)
Modèles mathématiques probabilistes de l’évolution du vivant : deux approches complémentaires combinée avec l’information génétique de séquence, la modélisation probabiliste de l’évolution permet d’inférer les patrons historiques de l’évolution du vivant.

Présentation de A. LAMBERT
Résumé :
Ces modèles probabilistes peuvent être répartis en deux classes : l’approche ‘bottom-up’ utilisée en génétique des populations et en écologie, où l’évolution émerge de l’interaction entre ses composants microscopiques que sont les organismes et/ou leurs gènes; l’approche ‘top-down’ utilisée en évolution moléculaire et en phylogénétique comparative, où des modèles nuls stochastiques, parfois complexes mais toujours assez peu justifiés empiriquement, décrivent l’évolution des séquences et des traits quantitatifs le long des phylogénies.
Nous décrirons ces deux approches et tenterons d’établir un programme de synthèse basé sur une théorie récente dite de la dynamique adaptative.

Hidde DE JONG, INRIA, équipe de recherche IBIS
Modélisation mathématique de réseaux de régulation bactériens

Présentation de H. DE JONG
Résumé :
L’adaptation de microorganismes à des changements dans leur environnement nécessite l’ajustement du niveau d’expression des gènes codant des enzymes, des régulateurs, des transporteurs membranaires, etc. Ces ajustements sont contrôlés au niveau moléculaire par des réseaux de régulation génique. Nous présenterons des modèles mathématiques de la dynamique des réseaux de régulation bactériens. En outre, nous montrerons à travers quelques exemples l’apport de la modélisation à une meilleure compréhension de la relation entre la structure et les propriétés dynamiques et fonctionnelles des réseaux, telles que la robustesse, les temps de réponse et la bistabilité.

Questions du public