Note publique d'information : La complexité du vivant est omniprésente à toutes les échelles : des interactions
entre molécules individuelles aux réseaux d'interactions permettant à la cellule d'assurer
ses fonctions vitales et de répondre aux stimuli. Cette thèse se veut être une application
des outils de l'Automatique et de l'Informatique à certaines questions de Biologie
et Biochimie. Pour cela, nous avons abordé le problème via deux aspects : le premier
concerne la modélisation des interactions moléculaires en vue de prédire les modes
de fixation et les affinités entre molécules. Puisque ces estimations nécessitent
de considérer la flexibilité des acteurs, nous avons abordé, en premier lieu, la prédiction
des conformations moléculaires qui reste un challenge majeur, caractérisé par ses
aspects multimodal et de grandes dimensions. Nous avons alors développé une suite
d'heuristiques autour d'un algorithme génétique central. Les paramètres de contrôle
et les stratégies d'hybridation sont pilotés par un méta-algorithme permettant d'optimiser
la recherche. En outre, des stratégies innovantes de parallélisation sur grilles d'ordinateurs
ont été validées afin de réduire les temps de calculs. Enfin, pour entreprendre l'étude
des conformations de plusieurs molécules, nous avons développé des algorithmes de
criblage rapides basés sur la comparaison d'indices topologiques. Nous avons également
étudié un autre aspect en modélisant formellement certains graphes d'interactions,
ceci à une toute autre échelle : celle des concentrations des molécules. Nous avons
alors mis en évidence l'impact des modes d'interactions moléculaires sur la dynamique
globale.
Note publique d'information : The complexity of Life is present at every level of its study: from individual molecular
interactions to “interaction networks”, enabling the cell to achieve its functions
and to elaborate responses to external stimuli. During this thesis, tools derived
from Control and Computer Sciences were used to address questions originated from
Biology and Biochemistry. Two aspects were considered : firstly the atomic description
of intermolecular interactions, allowing predictions of the docking poses and the
affinities between the actors. However, since these estimations depend on the flexibility
of these actors, the problem of the prediction of molecular conformations, characterized
by multimodal and high dimensional aspects – still a major challenge – was first addressed.
Therefore, we have developed a set of heuristics around a core genetic algorithm.
The operational parameters and the hybridizing strategies are under control of an
algorithmic meta-layer enabling the optimization of the search. Moreover, innovative
strategies for parallel deployment of the algorithms have been validated in order
to reduce computing times. Finally, while undertaking the study of multiple molecules
conformations, we have developed fast screening algorithms based on topological indexes.
The second aspect studied here was a formal modeling of some interaction sub-networks
at the scale of the concentrations of the molecules. In particular, we have shown
how molecular interaction modes can alter the overall dynamic of the system.
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