Intégrer les échelles moléculaires et cellulaires dans l'inférence de réseaux métaboliques : application aux xénobiotiques

Résumé : Prédire, modéliser et analyser le métabolisme de xénobiotiques, substances étrangères à un organisme, à l'aide de méthodes informatiques est un challenge majeur mobilisant la communauté scientifique depuis de nombreuses années. Cette thèse vise à implémenter des méthodes informatiques multi-échelles pour prédire et analyser le métabolisme des xénobiotiques. Un premier axe de cette étude portait sur la construction et l'annotation automatique de novo de graphes métaboliques combinant fortes sensibilités et précisions. Ces graphes fournissent ainsi la prédiction du métabolisme de xénobiotiques chez l'homme, ainsi que la génotoxicité des molécules et atomes qui le composent. Puis, le travail s'est orienté sur l'implémentation d'un modèle mathématique dynamique modélisant des effets de compétition enzymatique à travers le développement d'une méthodologie permettant l'exploitation de données biologiques restreintes tout en limitant les biais inhérents.
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Thèse
Bio-informatique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2017. Français. 〈NNT : 2017REN1S058〉
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Soumis le : lundi 22 janvier 2018 - 15:49:07
Dernière modification le : vendredi 16 novembre 2018 - 01:27:14

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Victorien Delannée. Intégrer les échelles moléculaires et cellulaires dans l'inférence de réseaux métaboliques : application aux xénobiotiques. Bio-informatique [q-bio.QM]. Université Rennes 1, 2017. Français. 〈NNT : 2017REN1S058〉. 〈tel-01659375v2〉

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