Outils d'aide à la conception pour l'ingénierie de systèmes biologiques
Langue Anglais
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Auteur : Rosati, Elise
Date de soutenance : 05-04-2018

Directeur(s) de thèse : Lallement, Christophe

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Sciences de l'ingénieur
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Biologie synthétique, Automatisation de la conception, Conception assistée par ordinateur, Modélisation et simulations, Réseaux de régulation génétiques, Microélectronique
Mots-clés :
  • Régulation génétique - Modèles mathématiques
  • Biologie de synthèse
  • Systèmes, Conception de
  • Automatisation - Dissertations universitaires
Résumé : En biologie synthétique, il existe plusieurs manières d’adresser les problèmes soulevés dans plusieurs domaines comme la thérapeutique, les biofuels, les biomatériaux ou encore les biocapteurs. Nous avons choisi de nous concentrer sur l’une d’entre elles : les réseaux de régulation génétique (RRG). Un constat peut être fait : la diversité des problèmes résolus grâce aux RRGs est bridée par la complexité de ces RRGs, qui a atteint une limite. Quelles solutions s’offrent aux biologistes, pour repousser cette limite et continuer d’augmenter la complexité de leur système ? Cette thèse a pour but de fournir aux biologistes les outils nécessaires à la conception et à la simulation de RRGs complexes. Un examen de l’état de l’art en la matière nous a mené à adapter les outils de la micro-électronique à la biologie ainsi qu’à créer un algorithme de programmation génétique pour la conception des RRGs. D’une part, nous avons élaboré les modèles Verilog A de différents systèmes biologiques (passe-bande, proie-prédateur, repressilator, XOR) ainsi que de la diffusion spatiotemporelle d’une molécule. Ces modèles fonctionnent très bien avec plusieurs simulateurs électroniques (Spectre et NgSpice). D’autre part, les premières marches vers l’automatisation de la conception de RRGs ont été gravies. En effet, nous avons développé un algorithme capable d’optimiser les paramètres d’un RRG pour remplir un cahier des charges donné. De plus, la programmation génétique a été utilisée pour optimiser non seulement les paramètres d’un RRG mais aussi sa topologie. Ces outils ont su prouver leur utilité en apportant des réponses pertinentes à des problèmes soulevés lors du développement de systèmes biologiques. Ce travail a permis de montrer que notre approche, à savoir adapter les outils de la micro-électronique et utiliser des algorithmes de programmation génétique, est valide dans le contexte de la biologie synthétique. L’assistance que notre environnement de développement fournit au biologiste devrait encourager l’émergence de systèmes plus complexes.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2018STRAD008
Type de ressource : Thèse