Identifying feedback mechanisms behind cell networks

Ce travail est concentré sur le développement et l'application de techniques pour l'analyse de réseaux biochimiques. L'objectif est d'utiliser les modifications globales observées dans les systèmes vivants pour comprendre les interactions existantes au niveau des points clés de ces voies métaboliques. Nous avons travaillé sur la détermination des interactions essentielles dans le processus d'autorégulation qui décrit le cycle cellulaire d'œufs de grenouille. Les résultats nous ont permis de faire une évaluation des effets possibles de chaque protéine sur la stabilité du réseau biochimique en question. La méthodologie a été appliquée aussi pour l'analyse dynamique d'un modèle de l'activité électrique de cellules utérines. Nous présentons aussi un modèle développé pour un système enzymatique de diffusion-réaction dont l'objectif est d'analyser le comportement dynamique de trois espèces chimiques différentes, ses propriétés cinétiques enzymatiques et l'existence de comportements sophistiqués résultants de l'activité catalytique induite par l'immobilisation d'une enzyme dans une membrane artificielle. Le modèle est extrapolé à un système distribué afin d'analyser son comportement spatio-temporel. Les résultats nous permettent d'évaluer le profil de concentration de chaque espèce en fonction de l'espace et du temps simultanément, ce qui n'est pas directement observable par les biochimistes. Nous concluons avec une étude d'un modèle développé pour le métabolisme des hexoses-phosphate de la bactérie Sinorhizobium meliloti. Un algorithme a été proposé pour l'estimation des flux intracellulaires.The aim of this work is to try to use observed global changes to understand interactions between individual nodes inside biochemical networks. We have worked on the determination of the essential interactions in the auto regulatory process that describes the cell cycle of Xenopus frog eggs. The results make possible an assessment of the effect of each protein on the biochemical network stability. The technique was applied also to a dynamical analysis of a uterine cell electrical activity model with view to study the impact of physiological parameters on the response of the model and identify the main subsystems generating the electrical activity. We also present a model developed for understanding an enzymatic diffusion-reaction system. The objective is to analyze the dynamic behavior of three different chemical species, the modification of enzymatic kinetic properties and the existence of sophisticated behaviors resulting of the catalytic activity induced by immobilization of Acetylcholinesterase enzyme into an artificial membrane enzymatically inactive. The results make possible the characterization and prediction of system behavior as well as a qualitative analysis of the system stability via bifurcation diagrams. The model is then extrapolated to a distributed system in order to analyze its spatio-temporal behavior. Numerical results make possible the assessment of the concentration profile of the chemical species on space and time, what is not directly observable by biochemists. Finally, we study a model developed for a network of Sinorhizobium meliloti bacterium and propose an algorithm for intracellular fluxes estimation.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF