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 ex-systems-in-biology-and-medicine/
SUMMARY:Conference (CIRM\, Luminy\, Marseille): Mathematics of Complex Syst
 ems in Biology and Medicine (Thematic Month 2020)
DESCRIPTION:Conference: \n\n\n\nTHEMATIC MONTH on Mathematical Issues in B
 iology\nMOIS THEMATIQUE: Mathematical Issues in Biology\n\n\n\n\nCONFEREN
 CE\n​\nMathematics of Complex Systems in Biology and Medicine\nMathémat
 iques des systèmes complexes en biologie et en médecine\n24 - 28 Februar
 y 2020\n\n\n\n\n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nScientific Committe
 e \nComité scientifique\nLeonid Berlyand (Penn State University)\nJasmin
 e Foo (University of Minnesota)\nMiguel A. Herrero (Complutense University
  of Madrid)\nAnita T. Layton (Duke University)\nBenoît Perthame (Sorbon
 ne Université &amp\; Académie des Sciences)\nMagali Ribot (Université d
 'Orléans)\nSamuel Soubeyrand (INRA Avignon)\nOlivier Theodoly (LAI Marsei
 lle)\n\nOrganizing Committee\nComité d'organisation\nMichel Cristofol (I2
 M\, Aix-Marseille Université)\nJean-Marc Freyermuth (I2M\, Aix-Marseille 
 Université)\nChristophe Gomez (I2M\, Aix-Marseille Université)\nFlorence
  Hubert (Aix Marseille Université)\nShawn Ryan (Cleveland State Universi
 ty)\nMagali Tournus (Ecole centrale Marseille)​For any further informati
 ons\, contact\nmathsbiomonth-week4@sciencesconf.org\n\n\n\n\n  \n\n\n\n\n\
 n\n\n\n\n\n PRE-REGISTRATIONS are closed (please contact the organizers) \
 n\nDescription\n\n\n\n\n\n\n\n\nThis conference aims to bring together res
 earchers from different mathematical backgrounds and biologists or biophys
 icists studying complex systems arising in biology and medicine and to dis
 cuss new perspectives at the intersection between these different approach
 es.\nStarting from a problem coming from biology\, we are interested in th
 e whole mathematical process leading to a better understanding of the biol
 ogical issues through modeling. In particular: interpret the biological da
 ta\, design a deterministic or probabilistic model\, calibrate the model f
 rom the experimental data\, study the mathematical properties of the model
 \, obtain accurate approximations\, and give a biological interpretation o
 f the results. Statistical approaches\, used to interpret large sets of ex
 perimental data can be then combined with the accurate deterministic or st
 ochastic modeling of the phenomenon under consideration to arrive at a dee
 per level of understanding. These accurate models can be simplified into t
 oy models that can be analyzed mathematically. In addition\, a numerical t
 reatment of the model can also help provide deeper understanding or furthe
 r insight into the analysis of the original problem. This week conference 
 will consider the following central questions\n\n 	 How to calibrate the 
 model from the experimental data?\n 	How to describe the emergence of a pa
 ttern from a complex systems?\n 	Can we predict the macroscopic behavior o
 f a system from laws at the microscopic level? Can we interpret the micros
 copic behaviour from the observations at the macroscopic level?\n 	What is
  the long time behaviour of the system? Does the system relax toward an eq
 uilibrium\, or does it synchronize?\n\nThese questions are of real intere
 st for the biology and medical communities. A portion of the speakers wor
 k directly in the biology or biophysics community and the other speakers a
 re mathematicians that have a strong connection with biologists and medic
 al doctors. During this week\, discussion will be centered around mathema
 tical fields that include topics such as systems of PDEs\, integro-differ
 ential equations\, systems of stochastic differential equations\, inverse 
 problems\, and statistics. Applications to medicine\, pharmacology and bi
 ophysics will be highlighted.\n\n\n\n\n\nCette conférence a pour but à l
 a fois de réunir des chercheurs de différents horizons (mathématiques\,
  biologistes\, biophysiciens) étudiant des systèmes complexes issus de l
 a biologie et de la médecine\, et de discuter de nouvelles perspectives 
 à l'intersection de ces différentes approches.\n\nPartant d'un problème
  issu de la biologie\, nous nous intéressons à l'ensemble du processus m
 athématique conduisant à une meilleure compréhension des enjeux biologi
 ques par la modélisation. En particulier : interpréter les données biol
 ogiques\, concevoir un modèle déterministe ou probabiliste\, calibrer le
  modèle à partir des données expérimentales\, étudier les propriété
 s mathématiques du modèle\, obtenir des approximations précises\, et do
 nner une interprétation biologique des résultats. Les approches statisti
 ques\, utilisées pour interpréter de vastes ensembles de données expér
 imentales\, peuvent ensuite être combinées à la modélisation détermin
 iste ou stochastique précise du phénomène à l'étude pour arriver à u
 n niveau de compréhension plus profond. Ces modèles précis peuvent êtr
 e simplifiés en modèles jouets qui peuvent être analysés mathématique
 ment. De plus\, un traitement numérique du modèle peut aussi aider à mi
 eux comprendre ou à approfondir l'analyse du problème initial.\n\nDurant
  cette semaine\, la conférence se penchera sur les questions centrales su
 ivantes\n\n 	 Comment calibrer le modèle à partir des données expérim
 entales ?\n 	 Comment décrire l'émergence d'un modèle à partir d'un s
 ystème complexe ?\n 	 Peut-on prédire le comportement macroscopique d'u
 n système à partir de lois au niveau microscopique ? Peut-on interpréte
 r le comportement microscopique à partir des observations au niveau macro
 scopique ?\n 	 Quel est le comportement à long terme du système ? Le sy
 stème se détend-il vers un équilibre ou se synchronise-t-il ?\n\nCes qu
 estions sont d'un intérêt réel pour les milieux de la biologie et de la
  médecine. Une partie des conférenciers travaillent directement dans le 
 milieu de la biologie ou de la biophysique et les autres conférenciers so
 nt des mathématiciens qui ont un lien étroit avec les biologistes et les
  médecins.\n​Au cours de cette semaine\, la discussion sera centrée su
 r des domaines mathématiques qui incluent des sujets tels que les systèm
 es d'EDP\, les équations intégro-différentielles\, les systèmes d'équ
 ations différentielles stochastiques\, les problèmes inverses\, et les s
 tatistiques. Les applications à la médecine\, à la pharmacologie et à 
 la biophysique seront mises en évidence.\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nSpeakers\
 n\nLarisa Beilina (University of Chalmers)   Time-adaptive  determinati
 on of drug efficacy in the mathematical model of HIV infection\nRichard Be
 rtram (Florida State University)   Synergy Between Mathematical Modeling
  and Experimentation in the Study of Pulsatile Insulin Secretion\nCéline 
 Bonnet (CMAP / Ecole polytechnique) Large fluctuation in a stochastic mo
 del for rest erythropoiesis\nFederica Bubba (Université Paris Sorbonne) 
  PDE models for pattern formation in cultures of breast cancer cells\nJos
 é Antonio Carrillo (Imperial College London)   Attractive-repulsive mo
 dels in collective behavior and applications \n​Martina Conte (Basque 
 Center for Applied Mathematics) Mathematical modelling of glioma progress
 ion: the role of cellular protrusions\nFabien Crauste (CNRS\, Université
  de Bordeaux) Mathematical modeling of CD8 T cell immune responses\, from 
 heterogeneous cell dynamics towards multiscale descriptions\nAdriana De Me
 ndoza (TU Dresden) The Jung model as a unified kinetic model for the pred
 iction of the combined hyperthermia and radiation treatment outcomes\nRalu
 ca Eftimie (University of Dundee)   Understanding the role of macrophage
 s’ plasticity and heterogeneity in the evolution of tumours: mathematica
 l approaches\nJán Eliaš (University of Graz)   Mathematical modelling 
 of lipolysis\nGiada Fiandaca (Polytechnic University of Turin)   A mathe
 matical model for the emergence of intratumour metabolic heterogeneity\nTh
 ierry Goudon (INRIA Nice)   A PDE model describing the immune cells-tu
 mor growth interactions\nCéline Grandmont (INRIA Paris) Mathematical mode
 lling of the ventilation. Application to the study of Heliox Effectiveness
  and to the idenfication of bronchoconstrictions\nUlysse Herbach (Institut
  Élie Cartan de Lorraine)  Inferring gene networks with single-cell dat
 a: from mechanistic modelling to statistics\nThomas Hillen (University of 
 Alberta)   Non-local Models for Cellular Adhesion \nTrachette Jackson (
 University of Michigan)   Mathematical Modeling of Targeted Cancer Thera
 peutics\nNatalia Komarova (University of California\, Irvine)   Mathemat
 ical modeling of cell population evolution\nAnita Layton (University of Wa
 terloo)  The Kidney\, diabetes\, and hypertension: Modeling and analysis
 \nAlexandra Lefebvre (CNRS / Sorbonne université)  A Mendelian model ba
 sed on probabilistic graphical models and multi-state models to compute ri
 sks in genetic diseases. Application to the Lynch syndrome\nPaul Lemarre (
 Université Claude Bernard Lyon 1)   Using impulsive differential equati
 ons to model the propagation of yeast prions\nBertrand Maury (Université 
 Paris Sud)    Morphometry / visualization of the deep lung\nNadia Loy (
 Polytechnic University of Turin)  Modelling physical limits of migration
  by a kinetic model with non-local sensing\nNicolas Meunier (Université d
 'Évry Val d'Essonne)  Motility and Morphodynamics of Confined Cells\nVu
 k Misilic (Université Paris 13)   Modeling and mathematical analysis of
  adhesion forces in the context of cell motility: a gradient flow approach
 \nChaouqi Misbah (Université Grenoble Alpes)  Modeling Swimming of Leuk
 ocytes\nPhilippe Moireau (INRIA Saclay)\nPeter Rashkov (Bulgarian Academy
  of Sciences) Challenges and complexity in modelling the host’s immune 
 response to mature and immature dengue viruses\nVincent Rivoirard (Univers
 ité Paris-Dauphine)   Nonparametric estimation for size-structured popu
 lations of cells\nShawn Ryan (Cleveland State University)    Mathematics
  Provides Insight Into Self-Organization in Active Biosystems\nChristian S
 chmeiser (University of Vienna)   Kinetic modeling for myxobacteria alig
 nment and reversal interactions\nAngela Stevens (WWU Münster)\nCécile Sy
 kes (Institut Curie\, Paris)   Cell-like membranes are shaped by actin d
 ynamics\nMin Tang (Shanghai Jiao Tong University)\nRémi Tesson (ENS Paris
 -Saclay)  Estimating relapse risks for glioblastomas with Level-set and 
 Machine Learning methods\nAnnie Viallat (CINAM\, Marseille)   Biological
  fluids: mucus swirling\, white blood cells snaking\, and red blood cells 
 swinging\nRomain Yvinec (INRA) Modeling (some aspects of) the female rep
 roductive system\n\n\n\n\n\nPOSTERS SESSION\n\n​Safaa Al Ali (Universit
 é Paris 13)\nKokou Kevin Atsou (Université Nice Sophia Antipolis - INRIA
 )\nValeria Caliaro (Sorbonne Université)\nNoemi David (Sorbonne Universit
 é)\nNicolas Garcia Seyda (Centre d'Immunologie Marseille-Luminy)\nSimon G
 irel (CMAP- Ecole Polytechnique)\nEmma Leschierra (Sorbonne Université)\n
 Fabio Manca (Centre d'Immunologie Marseille-Luminy)\nMaria Rosaria Mattei 
 (University of Naples Federico II)\nDarryl Maldany Ondoua (Sorbonne Unive
 rsité)\nAnaïs Rat (Ecole Centrale de Marseille)\nMichèle Romanos (Unive
 rsité Paul Sabatier\, Toulouse)\nMehrshad Sadria (University of Waterloo
 )\nDaniel Schindler (University of Potsdam\nValentine Seveau de Ronay (Aix
  Marseille Université)\n​Matthieu Vignes (​Massey University)\n\n\n\n
 \n  \n
CATEGORIES:Colloque,Mois thématique
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