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    Langages formels dans la machine abstraite biochimique BIOCHAM

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    International audienceLe développement de langages formels pour modéliser les systèmes biologiques ouvre la voie à la conception de nouveaux outils de raisonnement automatique destinés au biologiste modélisateur. La machine abstraite biochimique BIOCHAM est un environnement logiciel qui offre un langage simple de règles pour modéliser des interactions biomoléculaires, et un lan-gage puissant fondé sur la logique temporelle pour formaliser les propriétés biologiques du sys-tème. En s'appuyant sur ces deux langages formels, il devient possible d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour inférer de nouvelles règles de réaction, estimer les valeurs des paramètres cinétiques, et corriger ou compléter les modèles semi-automatiquement. Dans cet article, nous décrivons les langages implantés dans BIOCHAM et illustrons l'utilisation du système d'apprentissage automatique sur un modèle simple du contrôle du cycle cellulaire. ABSTRACT. With the advent of formal languages for modeling biological systems, the design of automated reasoning tools to assist the biologist becomes possible. The biochemical abstract machine BIOCHAM software environment offers a rule-based language to model bio-molecular interactions and a powerful temporal logic based language to formalize the biological properties of the system. Building on these two formal languages, machine learning techniques can be used to infer new molecular interaction rules from temporal properties, or to estimate kinetic parameter values, in order to semi-automatically correct or complete models from observed biological properties of the system. In this article we describe the formal languages of BIOCHAM and illustrate, on a simple cell cycle control model, the use of the machine learning system

    Apprentissage de règles de réactions biochimiques à partir de propriétés en logique temporelle

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    Avec le développement de langages formels pour modéliser les systèmes d' interactions biomoléculaires, la possibilité d'effectuer des calculs symboliques au delà des simulations numér iques ouvre la voie à la conception de nouveaux outils de raisonnement automatique destinés au biologiste modélisateur. La machine abstraite biochimique BIOCHAM est un environnement logiciel qui offre un langage simple de règles pour modéliser les interactions biomoléculaires et un langage original fondé sur la logique temporelle pour formaliser les propriétés biologiques du système. En s'appuyant sur ces deux langages formels, il devient possible d'utiliser des techniques d'apprentissage automatique pour inférer de nouvelles règles de réaction moléculaire à partir de propriétés temporelles observées. Dans ce contexte, le but est de corriger ou compléter les modèles BIOCHAM semi-automatiquement. Dans cet article, nous décrivons le système d'apprentissage automatique de BIOCHAM, qui permet, d'une part, de trouver de nouvelles règles d'interaction à partir d' un modèle partiel et de contraintes exprimées en logique temporelle, et d'autre part, d'estimer les valeurs de paramètres cinétiques à partir de propriétés formalisées en logique temporelle avec contraintes numériques sur les concentrations ou leurs dérivées

    Programmes biochimiques et algorithmes mixtes analogiques-digitaux dans la cellule

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    National audienceIn this chapter we take an IT perspective in seeking to understand how computation is carried out in the cell to maintain itself in its environment, process signals and make the decisions that determine its fate. The continuous nature of many protein interactions leads us to consider mixed analog-digital computation models, for which recent results in the theory of analog computability and complexity establish fundamental links with classical programming. We derive from these results a compiler of behavioural specifications into biochemical reactions which can be compared to natural circuits acquired through evolution. We illustrate this approach through the example of the MAPK signaling module which has a function of analog-digital converter in the cell, and through the cell cycle control.Dans ce chapitre nous adoptons un point de vue d'informaticien pour chercher à comprendre les calculs qu'effectue la cellule pour se maintenir dans son environnement, traiter les signaux qu'elle capte, et prendre les décisions qui déterminent son destin. L'aspect continu de beaucoup d'interactions protéiques nous conduit à considérer des modes de calcul mixtes analogiques-digitaux, pour lesquels des résultats récents en théorie de la calculabilité et de la complexité analogique établissent des liens fondamentaux avec la programmation classique. Nous dérivons de ces résultats un compilateur de spécifications comportementales en systèmes de réactions biochimiques que l'on peut comparer aux circuits naturels résultats de l'évolution. Nous illustrons cette démarche par l'exemple du module de signalisation MAPK qui a une fonction de convertisseur analogique-digital dans la cellule, et par le contrôle du cycle cellulaire
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