Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




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Séminaire Mathématiques et Algorithmique pour la Biologie des Systèmes (MABioS)

par Baudot Anaïs, Lozingot Eric, Remy Elisabeth, Tichit Laurent - publié le , mis à jour le

Agenda

Séminaire

  • Lundi 9 mai 2016 14:00-16:00 - Paul RUET - IRIF, Paris 7

    Negative local feedbacks in Boolean networks

    Résumé : Boolean networks represent the interaction of finitely many variables which may take two values, 0 and 1. They have been extensively used as models of various biological networks, notably genetic regulatory networks since the early works of S. Kauffman and R. Thomas. In this context, a variable models the (discretized) expression level of a gene, and certain dynamical properties of the network have a natural biological interpretation : the existence of several fixed points (or more generally attractors) corresponds to cellular differentiation, and sustained oscillations (cyclic attractors) correspond to a form of homeostasis. In this talk, I will give an overview of recent results relating these dynamical properties to the structure of the networks, in terms of (positive or negative, local or global) cycles. In particular, we shall see that, while the existence of several fixed points is well-known to imply the existence of a local positive cycle, sustained oscillations do not imply the existence of a local negative cycle.

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    Lieu : Salle des séminaires 304-306 (3ème étage) - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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  • Lundi 20 juin 2016 14:00-16:00 - Laurence CALZONE - Institut Curie, Paris

    A computational approach to the description of the signaling pathways involved in the early steps of metastasis

    Résumé : Cancer is driven by mutations leading to dysfunctions of the complex network of molecular interactions regulating signalling pathways and thus, affecting multiple cellular functions. Successful applications of systems biology methods for analysis of high-throughput data require detailed reconstructions of signalling networks amenable for computational analyses. For that purpose, we have developed a comprehensive map of molecular mechanisms implicated in cancer, the “Atlas of Cancer Signalling Networks” (ACSN). The resource is combined with tools for map navigation and data visualization in the biological network context, which constitutes a good starting point when building a mathematical model to explain particular datasets.
    Using the information gathered in ACSN, we have constructed a regulatory network with the purpose of elucidating the role of individual mutations or their combinations affecting the metastatic development. The network was then translated into a logical model that recapitulates published experimental results of known gene perturbations on local invasion and migration processes, and predict the effect of not yet experimentally assessed mutations. The model has been validated using experimental data on transcriptome dynamics following TGF-β-dependent induction of Epithelial to Mesenchymal Transition in lung cancer cell lines.
    In addition, we have systematically predicted alleviating (masking) and synergistic pairwise genetic interactions between the genes composing the model with respect to the probability of acquiring the metastatic phenotype. The genetic interaction profile for this model reveals putative candidates for targeted therapy able to diminish the probability of metastasis. In particular, we have shown that the double mutation Notch gain-of-function and p53 loss-of-function has the highest probability to acquire metastasis, which is in agreement with a recent published experiment in a mouse model of gut cancer.
    In summary, the mathematical model can recapitulate experimental mutations in both cell line and mouse models. Furthermore, the model predicts new gene perturbations that affect the early steps of metastasis underlying potential intervention points for innovative therapeutic strategies in oncology.

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    Laurence CALZONE

    Lieu : Amphi Herbrand, I2M-Sud, Luminy

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  • Lundi 21 novembre 2016 14:00-15:00 - Estelle DUPREZ - CRCM, Marseille

    Séminaire MABioS

    Résumé : TBA

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    Estelle DUPREZ

    Lieu : Amphithéâtre Herbrand 130-134 (1er étage) - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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  • Du 6 mars 2017 14:00 au 26 avril 2017 15:00 - Loredana Martignetti - Institut Curie

    Pediatric cancer subtype characterization through network and multi-omics data analysis

    Résumé : tba

    Lieu : Amphithéâtre Herbrand, I2M-Sud, campus de Luminy

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  • Lundi 29 mai 2017 14:00-15:00 - Martin Krahn et Marc Bartoli - Laboratoire de Génétique Moléculaire - Marseille

    Myologie translationnelle, de la caractérisation diagnostique aux approches thérapeutiques

    Résumé : Les thématiques de recherche de notre équipe intitulée « Myologie Translationnelle » (Unité mixte Inserm-AMU 910 dirigée par le Pr. Nicolas Lévy, Faculté de Médecine de Marseille) s’inscrivent dans une recherche translationnelle orientée vers des applications diagnostiques et thérapeutiques, dans le domaine des myopathies, qui sont des pathologies hétérogènes principalement de cause génétique.
    La majorité de nos projets de recherche sont menés en lien étroit avec l’activité de diagnostic génétique du Département de Génétique Médicale dirigé par le Pr. Lévy (Hôpital d’Enfants de La Timone ; Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille), notamment sur la base de grandes cohortes nationales et internationales établies par nos nombreuses collaborations.
    Notre travail de recherche de ces dernières années a porté notamment sur la caractérisation génétique et phénotypique de ces grandes cohortes, le développement de nouvelles approches diagnostiques basées sur l’utilisation des technologies les plus récentes (CGHarrays, séquençage de nouvelle génération), et de nouvelles approches thérapeutiques basées sur des observations cliniques particulières (données mutationnelles remarquables, phénotypes extrêmes).
    Notre présentation donnera une vue synthétique de nos différents domaines d’activité, de la caractérisation diagnostique aux approches thérapeutiques.​

    Lieu : Amphithéâtre Herbrand, I2M-Sud, campus de Luminy

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  • Lundi 12 juin 2017 14:00-15:00 - Célia BIANE - IBISC, Evry

    Inférence des causes moléculaires des switches phénotypiques

    Résumé : Inférence des déterminants moléculaires des switches phénotypiques.
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    Un défi majeur de la recherche contre le cancer est de déterminer les mutations génétiques responsables des phénotypes cancéreux des cellules et inversement, des actions de médicaments permettant l’initiation de la mort de ces cellules cancéreuses. Un tel défi requiert d’établir des relations causales entre les effets moléculaires des mutations et des médicaments à leur conséquence sur les phénotypes. Nous proposons un cadre théorique où les mutations et les actions des médicaments sont représentées comme des modifications topologiques des réseaux moléculaires provoquant une reprogrammation du phénotype cellulaire. Nous introduisons les réseaux Booléens contrôlés qui permettent l’implémentation d’actions topologiques par des variables de contrôle et proposons un algorithme d’inférence des actions minimales causales permettant d’atteindre des comportements attendus aux états stables de la dynamique. Enfin, nous validons notre approche sur un modèle de régulation du switch apoptosis/prolifération en inférant de façon automatique des gènes causaux et des cibles thérapeutiques du Cancer du Sein.
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    Inference of the molecular determinants of phenotypic switches
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    A major challenge in cancer research is to determine the genetic mutations causing the cancerous phenotype of cells and conversely, the actions of drugs initiating programmed cell death in cancer cells. However, such a challenge is compounded by the complexity of the genotype-phenotype relationship and requires to relate the molecular effects of mutations and drugs to their consequences on cellular phenotypes. We propose a theoretical framework where mutations and drug actions are seen as topological perturbations of molecular networks inducing cell phenotypic reprogramming. We introduce Boolean control networks where these topological network actions are modelled by control parameters. Based on this framework, we present a new algorithm using abductive reasoning principles that infers the minimal causal topological actions leading to an expected behavior at the stable states of the dynamics. We validate the framework on a model of network regulating the proliferation/apoptosis switch by automatically discovering driver genes and therapeutic targets in Breast Cancer.
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    Lieu : Amphithéâtre Herbrand - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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  • Lundi 25 septembre 2017 13:00-14:00 - Elisa TONELLO - University of Nottingham

    Multilevel to Boolean gene regulatory networks : preserving attractors and circuits

    Résumé : Multilevel gene regulatory networks can be encoded as maps on a subset of the Boolean state space 0,1^n, for n sufficiently large.
    Extending these maps to the full state space can lead to distortions of the asymptotic behaviour and the regulatory graph.
    We introduce a method for extending the maps to the entire state space that guarantees the preservation of attractors and does not introduce new circuits in the regulatory structure.
    The presence of regulatory circuits has been connected to specific asymptotic behaviours ; in particular, global negative circuits are necessary for sustained oscillations.
    We show that the presence of a local negative circuit is not necessary for the presence of cyclic attractors, in the Boolean setting, for n>=6, by converting a known example for the multilevel case.
    We then give an overview of a constraint programming approach that enables the analysis of the problem for small values of n.

    Lieu : Amphithéâtre Herbrand 130-134 (1er étage) - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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  • Lundi 27 novembre 2017 13:00-14:00 - Marie-Christine ROUBAUD et Bruno TORRESANI - I2M, Marseille

    Approche spatio-temporelle du MEM pour le problème inverse en MEG

    Résumé : Dans cet exposé, nous considérerons le problème de localisation de sources en magnétoencéphalographie (M E G) dans une situation de grande dimension où le temps et l’espace sont considérés conjointement. Les observations sont les champs magnétiques induits par l’activité corticale mesurés à l’extérieur de la tête. Dans les modèles de sources distribuées, les décours temporels des sources réparties sur la surface corticale sont estimés en résolvant un problème inverse linéaire fortement sous-dimensionné et de grande dimension. L’équation d’observation z = G x + n exprime l’observation z en fonction des sources à estimer x et du bruit, via la matrice dite “lead-field” (supposée connue). L’estimation des sources est basée sur la méthode du maximum d’entropie sur la moyenne (M E M), initialement proposée par Gamboa et Gassiat, et développée par Le Besnerais, Bercher et Demoment. Étant donné une distribution de référence η définie conjointement sur x et n, la méthode MEM recherche la distribution la plus proche de η selon la divergence de Kullback-Leibler et dont la moyenne satisfait l’équation d’observation. L’estimation MEM est alors la moyenne de la distribution ainsi sélectionnée. Cela revient à résoudre un problème de minimisation d’une fonction de coût convexe définie sur un espace dual à l’espace d’observation. Cette méthode MEM a déjà été utilisée dans ce contexte par Lina et al. Nous proposons ici d’étendre leur travail en prenant en compte la corrélation temporelle du bruit et des sources, la principale difficulté étant l’énorme dimension du problème. Cette difficulté est surmontée par une réduction de dimension appropriée en pré-traitement , et en modélisant les matrices de covariance en tant que produits de Kronecker. La méthode est appliquée aux données de sommeil MEG enregistrées au Centre de recherche avancée sur la médecine du sommeil à Montréal. Ce travail est un conjoint avec Jean-Marc Lina, membre du Centre de Recherches Mathématiques à Montréal et membre du Centre d’études avancées en médecine du sommeil.
    Mots-clés : Analyse du signal, détection, problème inverse, maximum d’entropie sur la moyenne, produit de Kronecker, ondelettes.
    L’exposé sera effectué en français mais les transparents seront écrits en anglais.

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    Marie-Christine ROUBAUD
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    Bruno TORRESANI

    Lieu : Salle de réunion du 3ème étage - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud - Bâtiment TPR2
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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  • Lundi 4 décembre 2017 13:30-14:30 - Pierre PICCO - I2M, Marseille

    Quelques graphes qui interviennent dans la mécanique statistique en une dimension

    Résumé : Dans certains modèles de Mécanique Statistique des arbres correspondant à des partitions de configurations apparaissent. La construction de ces partitions pourrait intéresser les gens des bio-math.
    Lors de l’étude de dynamiques conservatives de ces modèles, de nouveau graphes interviennent qui pourraient aussi offrir quelques intérêts pour les mêmes personnes.

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    Pierre PICCO

    Lieu : Salle de réunion du 3ème étage (300-302) - Institut de Mathématiques de Marseille (UMR 7373)
    Site Sud - Bâtiment TPR2
    Campus de Luminy, Case 907
    13288 MARSEILLE Cedex 9

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groupe de travail

Manifestation scientifique

Descriptif
Nature Séminaire et Groupe de Travail
Intitulé Mathématiques et Algorithmique pour la Biologie des Systèmes (MABioS)
Responsables Elisabeth Remy & Laurent Tichit
Équipe de rattachement BioMath Alea (BMA) du Groupe ALEA
Fréquence 1 séance chaque semaine
Jour-Horaire Lundi, de 14h à 16h
Lieu Salle de réunion du 3ème étage, I2M, Luminy (accès)
Lien http://mabios.math.cnrs.fr/seminaire.html

Contact : laurent_tichit_AT_univ-amu.fr
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