Le vivant discret et continu Modes de représentation en biologie théorique

Introduction (page 5), Nicolas Glade & Angélique Stéphanou, Le vivant discret et continu : dualité et complémentarité des modes de représentation en biologie théorique

Chapitre 1 (page 15), Jacques Demongeot, Des biomathématiques pour modéliser le vivant

1] Introduction : panorama général des biomathématiques

2] Des biomathématiques discrètes pour modéliser le vivant

2.1] Exemple d’approche discrète : les automates cellulaires

2.2] Application des automates à la modélisation des réseaux de régulation génétique

2.3] Application des automates à la modélisation des maladies contagieuses

3] Des biomathématiques continues pour modéliser le vivant

3.1] Exemple d’approche continue : les équations aux dérivées partielles (EDP)

3.2] Application des EDP à la modélisation du développement embryologique

3.3] Application des EDP à la modélisation de la diffusion des maladies infectieuses

4] Perspectives

5] Conclusion

Chapitre 2 (page 65), Samuel Bernard, Modélisation multi-échelles en biologie

1] Introduction

2] Du monoéchelle au multi-échelles en biologie

2.1] Interaction prédateur-proie

2.2] équation de réaction-diffusion

2.3] Formation de motifs

2.4] Chimiotaxie

3] Modèles basés sur les équations maîtresses

3.1] équation de Langevin et équation de Fokker-Planck

3.2] Processus de Markov et équation maîtresse

3.3] Application de l’équation maîtresse

4] Modélisation individu-centré

5] Modèles hybrides continus-discrets

6] Modèles EDP structurés

7] Conclusion et discussion

Chapitre 3 (page 91), Vitaly Volpert, Nikolay Bessonov, Nathalie Eymard, Alen Tosenberger, Modèle multi-échelle de la dynamique cellulaire

1] Introduction

2] Régulation intracellulaire et extracellulaire

3] Mouvement du milieu

3.1] Équations de Darcy

3.2] Dynamique dissipative des particules (DPD)

4] Modèle multi-échelle

5] Applications

5.1] Érythropoïèse

5.2] Coagulation du sang

6] Discussion

Chapitre 4 (page 113), Arnaud Chauvière, Haralampos Hatzikirou, Marco Tektonidis & Andreas Deutsch, Introduction aux automates cellulaires de type « lattice-gas ». Application à la croissance in vitro des gliomes et à l’identification de leurs mécanismes d’invasion

1] Introduction et objectifs du cours

2] Généralités sur les automates cellulaires de type « lattice-gas »

2.1] Introduction

2.2] Définitions

2.2.1] Configuration d’un nœud du réseau

2.2.2] Dynamique de l’automate cellulaire

3] Modélisation de la croissance in vitro des gliomes

3.1] Introduction

3.2] Observations et données expérimentales

3.3] Approche itérative d’identification des mécanismes cellulaires impliqués dans l’invasion des gliomes

3.4] Automate cellulaire de type lattice-gas pour la modélisation des gliomes

3.4.1] Modélisation des mécanismes cellulaires considérés

3.4.2] Résultats du modèle et pertinence des résultats théoriques

3.5] Quelques remarques de conclusion sur l’étude présentée

Chapitre 5 (page 133), Emmanuel Promayon, Modéliser les cellules comme des objets déformables 3D couplant biomécanique et chimie

1] Introduction

1.1] Simuler les cellules

1.2] Comportements des cellules

1.2.1] Biomécanique de la cellule

1.2.2] Motilité de la cellule

1.3] Objets déformables

1.4] Contact entre objets

1.5] Réaction-diffusion

2] Modélisation

2.1] Géométrie 3D

2.2] Dynamique et élasticité

2.3] Contractilité

2.4] Adhésion

2.5] Couplage biomécanique/chimie

3] Simulations

3.1] Cellule individuelle

3.2] Interactions entre cellules

4] Conclusion

Chapitre 6 (page 155), Pascal Ballet, Alain Pothet, Gradimir Misevic, Anne Jeannin-Girardon, Alexandra Fronville, Vincent Rodin, Une approche multi-agent pour la simulation en biologie cellulaire

1] Introduction

1.1] Objectifs

1.2] Intérêts et limites

2] Historique

3] Le défit de l’interdisciplinarité

4] Modèle informatique

4.1] Métamodèle et modèle BioDyn

4.2] Entité, environnement, moteur et opérateur dans NetBioDyn

5] Exemples d’application

5.1] Croissance d’une colonie de bactéries

5.2] Hémostase primaire

6] Enseignement et simulation individu-centré

6.1] Objectifs

6.2] Évaluation en enseignement

7] Conclusion

Chapitre 7 (page 195), Julien Berro, Approches individus-centrées pour l’étude du cytosquelette

1] Introduction

1.1] Introduction générale et objectifs de ce cours

1.2] Choix de la question, de la dimension et de la méthode de modélisation

2] Le cytosquelette est un auto-assemblage de biopolymères

2.1] Le cytosquelette des eucaryotes est principalement constitué d’actine et de microtubules

2.2] Assemblage des biopolymères

2.3] Modélisation à différentes échelles

3] Dynamique des filaments isolés

3.1] Comment expliquer les catastrophes des microtubules ?

3.2] Comment maîtriser la longueur des filaments d’actine en toutes conditions ?

4] Organisation collective de filaments et production de forces

4.1] Comment exploiter les fluctuations thermiques pour produire des forces ?

4.2] Comment les filaments d’actine s’auto-organisent dans le lamellipode ?

4.3] Comment rompre la symétrie et produire des forces dans un milieu homogène au départ ?

5] Organisation de structures intracellulaires

5.1] Comment mesurer la cellule sans géomètre ?

5.2] Comment former un anneau contractile régulier sans architecte ?

6] Conclusion

Chapitre 8 (page 219), Stéphanie Portet, Assemblage in vitro des filaments intermédiaires

1] Introduction

1.1] Le cytosquelette

1.2] Les filaments intermédiaires

1.3] Processus d’agrégation et de fragmentation

2] Méthode

2.1] Modèles

2.2] Constante d’agrégation 

2.3] Validation des modèles

3] Résultats

4] Conclusion

5] Annexe : Dérivations des k_i,j

5.1] Macromolécules linéaires rigides

5.2] Macromolécules linéaires semi-flexibles

Chapitre 9 (page 241), Hugues Berry, Modélisation de la diffusion-réaction dans les milieux intracellulaires encombrés

1] Le mouvement passif des macromolécules dans la cellule

1.1] La diffusion dans la cellule est souvent anormale

1.2] Compacité de l’exploration de l’espace

2] Modéliser la sous-diffusion anormale

2.1] Marche aléatoire sur sous-espace fractal

2.1.1] Amas de percolation

2.1.2] Marche contrainte à un amas de percolation

2.1.3] Marche aléatoire obstruée par des obstacles

2.1.4] Modélisation de la réaction-sous-diffusion

2.2] Marche aléatoire en temps continu (CTRW)

2.2.1] Mouvement brownien

2.2.2] CTRW sous-diffusive et sous-diffusion fractionnaire

2.2.3] Les CTRW comme modèles de réaction-sous-diffusion anormale

3] Conclusion : Sous-diffusion discrète, continue voire hybride

Chapitre 10 (page 267), Patrick Amar, Étude comparée de quelques méthodes de simulation de réactions biochimiques

1] Modélisation continue à équations différentielles

1.1] Modélisation des réactions biochimiques

1.1.1] Réactions monomoléculaires

1.1.2] Solution analytique du système d’équations différentielles

1.1.3] Réactions bimoléculaires

1.1.4] Approximation de l’état quasi stationnaire

1.2] Réaction catalysée par une enzyme

1.3] Conditions de validité des modèles à équations différentielles

2] Modélisation discrète

2.1] Algorithme de simulation stochastique de D.T. Gillespie

2.1.1] Simulation stochastique approchée, tau-leaping

2.2] Simulation stochastique entité-centrée

3] Le simulateur HSIM

3.1] Diffusion et mouvement brownien

3.1.1] Marche aléatoire et mouvement brownien

3.2] Fonctionnement de HSIM

3.2.1] Calcul de l’évolution du système

3.2.2] Calcul du nombre moyen de collisions

3.2.3] Types de réactions

4] Oscillations et horloges biologiques

4.1] Conditions nécessaires

4.1.1] Réseau de régulation génique

4.2] Horloge circadienne de la cyanobactérie

4.3] Oscillations à activateurs-inhibiteurs

Chapitre 11 (page 301), S. Randall Thomas, Modélisation en physiologie

1] Introduction

2] Principes de base de biophysique et de thermodynamique

3] Régulation à long terme de la pression artérielle : modèles physiologiques multi-organe, multi-échelle

3.1] Description générale du modèle classique de Guyton

3.2] Un résumé des 20 équations différentielles ordinaires du modèle de Guyton

3.3] Résumé du modèle de Guyton

4] Fonction rénale et homéostasie

4.1] Bases de la fonction rénale

4.2] Bases de l’anatomie fonctionnelle du rein

4.3] Approches de modélisation utilisées pour la physiologie du rein

4.4] Transport épithélial des solutés et de l’eau (dans le rein et ailleurs)

4.5] Progrès en cours et développements futurs de la modélisation du rein

5] Annexe

Chapitre 12 (page 325), Pierre Baconnier, Fractales, chaos et complexité en physiologie. À propos de la physiologie de la respiration chez les mammifères

Préambule

1] Introduction

2] Morphologie de l’arbre trachéo-bronchique et géométrie fractale

3] Oscillateurs respiratoires et chaos

4] Systèmes complexes et physiologie

5] Conclusion

Chapitre 13 (page 347), Éric Fanchon, La vie, les machines, l’information et les systèmes dynamiques

1] Introduction : The language of God et The Book of Life…

2] Gènes, séquences, information génétique

3] Concept d’information, théorie de l’information

4] Schrödinger : stochasticité et ordre biologique

5] Notion de programme et déterminisme génétique

6] Complexité et mesures de complexité

7] Le vivant et la machine

8] La fonction biologique

9] Modéliser la dynamique des systèmes vivants

Chapitre 14 (page 369), Sylvain Lespinats, Le fléau de la dimension en biologie théorique

1] Les métriques

1.1] Définitions relatives à la notion de distance

1.2] Quelques distances et pseudo-distances

1.3] Les métriques dérivées

2] Dimension de l’espace et dimension intrinsèque des données

2.1] Réduction de dimension par des méthodes affines

2.2] Dimension intrinsèque

2.3] La métrique influe sur la dimension intrinsèque

3] Le fléau de la dimension

3.1] Désertification de l’espace

3.2] Décroissance du volume de la boule unité

3.3] Dépeuplement du centre des hypervolumes

3.4] Augmentation de la probabilité pour un point de se trouver à la frontière du nuage

3.5] Perte de contraste dans la matrice des distances euclidiennes ou « concentration de la mesure ».

3.6] Orthogonalité systématique des droites

3.7] Arbres taxonomiques résultants « en étoile »

4] Réduction de la dimension et analyse visuelle des données

4.1] Quelques méthodes de réduction de dimension classiques

4.2] Exemples de mapping

4.3] Les défauts des mappings

4.4] Checkviz : comment utiliser un mapping sans être piégé par les défauts

4.5] ColorPhylo : colorer les espèces selon leurs relations phylogénétiques

4.6] Les liens entre réductions de dimension et reconstruction d’arbres phylogénétiques

Auteurs & résumés/abstracts (page 395)