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Les développements technologiques fulgurants des dernières années ont permis le séquençage de milliers de génomes différents et ont fait de l’analyse de l’organisation du génome une discipline à part entière. Parallèlement, les progrès de l’informatique et l’accroissement des puissances de calcul, ont permis l’utilisation de nouvelles approches stochastiques et la simulation de modèles toujours plus complexes. Même, si à l’heure actuelle, une approche par modélisation totalement intégrée n’est pas encore possible pour l’ensemble d’un organisme, il est en revanche envisageable de modéliser certaines de ses sous-parties. Les réseaux d’interactions géniques, de régulation ou de signalisation se prêtent assez bien à ce genre d’exercice et les développements autour de ces modèles peuvent nous être très utiles dans la compréhension des propriétés émergentes des génomes, difficiles à étudier de façon expérimentale. Parmi ces propriétés, la notion de complexité souffre d’une double pénurie : l’absence de définition et de méthode de quantification précises et validées, et l’absence de théories prédisant son émergence. En couplant des analyses théoriques sur un modèle géométrique de l’adaptation introduit par R. Fisher, à l’analyse de notre modèle de simulation nous avons mis en évidence les bases mécanistiques et sélectives de l’émergence de la complexité dans ces réseaux. Nous avons ainsi mis en évidence l’incidence importante de cette complexité sur la dynamique de l’adaptation et sur les interactions entre les effets des mutations. Par ailleurs, les différents métriques de la complexité intégrant l’action de la sélection naturelle nous ont permis de quantifier deux facettes de la complexité: une structurale, l’autre fonctionnelle, en d’autres termes l’une génotypique et l’autre phénotypique. La complexité mesurée correspondant alternativement aux fonctions à réaliser ou aux moyens mis en œuvre pour le faire. L’association étroite entre les modèles de simulations et leur interprétation dans le cadre théorique du modèle de Fisher s’est révélée être une méthode fructueuse que nous souhaitons étendre à d’autre modèles et à d’autres propriétés statistiques des génomes.





Etude de l'émergence et de l'impact de la complexité phénotypique au travers de modèles théoriques et computationnels Hervé Le Nagard 15 Décembre 2011 Les développements technologiques fulgurants des dernières années ont permis le séquençage de milliers de génomes différents et ont fait de l’analyse de l’organisation du génome une discipline à part entière. Parallèlement, les progrès de l’informatique et l’accroissement des puissances de calcul, ont permis l’utilisation de nouvelles approches stochastiques et la simulation de modèles toujours plus complexes. Même, si à l’heure actuelle, une approche par modélisation totalement intégrée n’est pas encore possible pour l’ensemble d’un organisme, il est en revanche envisageable de modéliser certaines de ses sous-parties. Les réseaux d’interactions géniques, de régulation ou de signalisation se prêtent assez bien à ce genre d’exercice et les développements autour de ces modèles peuvent nous être très utiles dans la compréhension des propriétés émergentes des génomes, difficiles à étudier de façon expérimentale. Parmi ces propriétés, la notion de complexité souffre d’une double pénurie : l’absence de définition et de méthode de quantification précises et validées, et l’absence de théories prédisant son émergence. En couplant des analyses théoriques sur un modèle géométrique de l’adaptation introduit par R. Fisher, à l’analyse de notre modèle de simulation nous avons mis en évidence les bases mécanistiques et sélectives de l’émergence de la complexité dans ces réseaux. Nous avons ainsi mis en évidence l’incidence importante de cette complexité sur la dynamique de l’adaptation et sur les interactions entre les effets des mutations. Par ailleurs, les différents métriques de la complexité intégrant l’action de la sélection naturelle nous ont permis de quantifier deux facettes de la complexité: une structurale, l’autre fonctionnelle, en d’autres termes l’une génotypique et l’autre phénotypique. La complexité mesurée correspondant alternativement aux fonctions à réaliser ou aux moyens mis en œuvre pour le faire. L’association étroite entre les modèles de simulations et leur interprétation dans le cadre théorique du modèle de Fisher s’est révélée être une méthode fructueuse que nous souhaitons étendre à d’autre modèles et à d’autres propriétés statistiques des génomes.