Hierarchical study of Guyton Circulatory Model

National audienceThis article presents an initial study of the Guyton Circulatory Model using BioRica. This model consists of 18 connected modules, each of which caracterise a separate physiological subsystem. We have focused the present analysis in the Renin- Angiotensin-Aldosterone System (RAAS). The use of BioRica allowed us to build an hierarchical model for this system by means of directly mapping modules to BioRica nodes. The results of each node were validated by comparison with published results

Comparative analysis of human and mouse transcriptomes of Th17 cell priming

Uncontrolled Th17 cell activity is associated with cancer and autoimmune and inflammatory diseases. To validate the potential relevance of mouse models of targeting the Th17 pathway in human diseases we used RNA sequencing to compare the expression of coding and non-coding transcripts during the priming of Th17 cell differentiation in both human and mouse. In addition to already known targets, several transcripts not previously linked to Th17 cell polarization were found in both species. Moreover, a considerable number of human-specific long non-coding RNAs were identified that responded to cytokines stimulating Th17 cell differentiation. We integrated our transcriptomics data with known disease-associated polymorphisms and show that conserved regulation pinpoints genes that are relevant to Th17 cell-mediated human diseases and that can be modelled in mouse. Substantial differences observed in non-coding transcriptomes between the two species as well as increased overlap between Th17 cell-specific gene expression and disease-associated polymorphisms underline the need of parallel analysis of human and mouse models. Comprehensive analysis of genes regulated during Th17 cell priming and their classification to conserved and non-conserved between human and mouse facilitates translational research, pointing out which candidate targets identified in human are worth studying by using in vivo mouse models

Identification of conserved gene clusters in multiple genomes based on synteny and homology

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Uncovering the relationship between the conserved chromosomal segments and the functional relatedness of elements within these segments is an important question in computational genomics. We build upon the series of works on <it>gene teams</it> and <it>homology teams.</it></p> <p>Results</p> <p>Our primary contribution is a local sliding-window SYNS (SYNtenic teamS) algorithm that refines an existing family structure into orthologous sub-families by analyzing the neighborhoods around the members of a given family with a locally sliding window. The neighborhood analysis is done by computing conserved gene clusters. We evaluate our algorithm on the existing homologous families from the Genolevures database over five genomes of the Hemyascomycete phylum.</p> <p>Conclusions</p> <p>The result is an efficient algorithm that works on multiple genomes, considers paralogous copies of genes and is able to uncover orthologous clusters even in distant genomes. Resulting orthologous clusters are comparable to those obtained by manual curation.</p

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Les travaux effectués durant cette thèse portent sur la spécification, l'analyse et l'application de systèmes a événements discrets pour la modélisation de processus biologiques stochastiques en biologie des systèmes. Le point de départ de cette thèse est le langage de modélisation AltaRica, que nous étendons afin de permettre de décrire des événements temporisés selon des distributions de probabilités quelconques (dégénérées, discrètes et continues). Nous définissons ensuite la sémantique de ce langage en terme d'automates de mode stochastiques et présentons trois opérations de compositions permettant de modéliser des systèmes hiérarchiques avec événements synchronisés et partage de valeurs via un mécanisme de connexion. Nous donnons ensuite au automates de mode stochastiques une sémantique en termes de systèmes de transitions dont les transitions sont étiquetées par des distributions de probabilités et des probabilités de transitions instantanées. Nous caractérisons ensuite 6 sous classes de ces systèmes de transitions et donnons pour chacune de ces classes un algorithme de simulation ainsi qu'une mesure de probabilité sur les chemins finis. Nous montrons que pour certaines de ces classes, notre sémantique est conforme avec les mesures de probabilité de chemin usuellement associées aux chaînes de Markov a temps discret, a temps continu et aux processus semi-Markoviens généralisés. Nous abordons ensuite le problème de la réutilisation de modèles continus existant dans un système discret. Nous donnons une méthode d'abstraction permettant de représenter un ensemble de trajectoires bornées ou non d'un modèle continu sous forme d'un système de transition stochastique fini. A travers des exemples tirés de la littérature, nous montrons que notre abstraction préserve les propriétés "qualitatives" (par exemple oscillations, hystérie) des modèles continus et qu'une comparaison entre trajectoires basée sur leurs représentations en termes de systèmes de transitions permet de regrouper les trajectoires en fonction de comportements qualitatifs plus fins que ceux permis par la théorie des bifurcations. Finalement, nous étudions a l'aide de ces modèles des processus liés a la division cellulaire chez les levures. En particulier, nous définissons un modèle pour le vieillissement cellulaire dans une population de levure où le comportement individuel d'une cellule est régi par une équation différentielle ordinaire et où le processus de division est régi par un système de transition. Nous montrons a l'aide de ce modèle que la survie d'une population de levure de type Schizosaccharomyces Pombe, qui se divisent par une fission médiane, n'est possible que grâce a un mécanisme de distribution non symétrique des dégâts oxydatifs entre la progéniture et la cellule souche. Cette hypothèse fut validée expérimentalement lors d'une collaboration avec le laboratoire de micro-biologie de Göteborg.A general goal of systems biology is to acquire a detailed understanding of the dynamics of living systems by relating functional properties of whole systems with the interactions of their constituents. Often this goal is tackled through computer simulation. A number of different formalisms are currently used to construct numerical representations of biological systems, and a certain wealth of models is proposed using ad hoc methods. There arises an interesting question of to what extent these models can be reused and composed, together or in a larger framework. In this thesis, we propose BioRica as a means to circumvent the difficulty of incorporating disparate approaches in the same modeling study. BioRica is an extension of the AltaRica specification language to describe hierarchical non-deterministic General Semi-Markov processes. We first extend the syntax and automata semantics of AltaRica in order to account for stochastic labeling. We then provide a semantics to BioRica programs in terms of stochastic transition systems, that are transition systems with stochastic labeling. We then develop numerical methods to symbolically compute the probability of a given finite path in a stochastic transition systems. We then define algorithms and rules to compile a BioRica system into a stand alone C++ simulator that simulates the underlying stochastic process. We also present language extensions that enables the modeler to include into a BioRica hierarchical systems nodes that use numerical libraries (e.g. Mathematica, Matlab, GSL). Such nodes can be used to perform numerical integration or flux balance analysis during discrete event simulation. We then consider the problem of using models with uncertain parameter values. Quantitative models in Systems Biology depend on a large number of free parameters, whose values completely determine behavior of models. Some range of parameter values produce similar system dynamics, making it possible to define general trends for trajectories of the system (e.g. oscillating behavior) for some parameter values. In this work, we defined an automata-based formalism to describe the qualitative behavior of systems’ dynamics. Qualitative behaviors are represented by finite transition systems whose states contain predicate valuation and whose transitions are labeled by probabilistic delays. We provide algorithms to automatically build such automata representation by using random sampling over the parameter space and algorithms to compare and cluster the resulting qualitative transition system. Finally, we validate our approach by studying a rejuvenation effect in yeasts cells population by using a hierarchical population model defined in BioRica. Models of ageing for yeast cells aim to provide insight into the general biological processes of ageing. For this study, we used the BioRica framework to generate a hierarchical simulation tool that allows dynamic creation of entities during simulation. The predictions of our hierarchical mathematical model has been validated experimentally by the micro-biology laboratory of Gothenbur

Discrete event modeling and analysis for systems biology models

A general goal of systems biology is to acquire a detailed understanding of the dynamics of living systems by relating functional properties of whole systems with the interactions of their constituents. Often this goal is tackled through computer simulation. A number of different formalisms are currently used to construct numerical representations of biological systems, and a certain wealth of models is proposed using ad hoc methods. There arises an interesting question of to what extent these models can be reused and composed, together or in a larger framework. In this thesis, we propose BioRica as a means to circumvent the difficulty of incorporating disparate approaches in the same modeling study. BioRica is an extension of the AltaRica specification language to describe hierarchical non-deterministic General Semi-Markov processes. We first extend the syntax and automata semantics of AltaRica in order to account for stochastic labeling. We then provide a semantics to BioRica programs in terms of stochastic transition systems, that are transition systems with stochastic labeling. We then develop numerical methods to symbolically compute the probability of a given finite path in a stochastic transition systems. We then define algorithms and rules to compile a BioRica system into a stand alone C++ simulator that simulates the underlying stochastic process. We also present language extensions that enables the modeler to include into a BioRica hierarchical systems nodes that use numerical libraries (e.g. Mathematica, Matlab, GSL). Such nodes can be used to perform numerical integration or flux balance analysis during discrete event simulation. We then consider the problem of using models with uncertain parameter values. Quantitative models in Systems Biology depend on a large number of free parameters, whose values completely determine behavior of models. Some range of parameter values produce similar system dynamics, making it possible to define general trends for trajectories of the system (e.g. oscillating behavior) for some parameter values. In this work, we defined an automata-based formalism to describe the qualitative behavior of systems’ dynamics. Qualitative behaviors are represented by finite transition systems whose states contain predicate valuation and whose transitions are labeled by probabilistic delays. We provide algorithms to automatically build such automata representation by using random sampling over the parameter space and algorithms to compare and cluster the resulting qualitative transition system. Finally, we validate our approach by studying a rejuvenation effect in yeasts cells population by using a hierarchical population model defined in BioRica. Models of ageing for yeast cells aim to provide insight into the general biological processes of ageing. For this study, we used the BioRica framework to generate a hierarchical simulation tool that allows dynamic creation of entities during simulation. The predictions of our hierarchical mathematical model has been validated experimentally by the micro-biology laboratory of GothenburgLes travaux effectués durant cette thèse portent sur la spécification, l'analyse et l'application de systèmes a événements discrets pour la modélisation de processus biologiques stochastiques en biologie des systèmes. Le point de départ de cette thèse est le langage de modélisation AltaRica, que nous étendons afin de permettre de décrire des événements temporisés selon des distributions de probabilités quelconques (dégénérées, discrètes et continues). Nous définissons ensuite la sémantique de ce langage en terme d'automates de mode stochastiques et présentons trois opérations de compositions permettant de modéliser des systèmes hiérarchiques avec événements synchronisés et partage de valeurs via un mécanisme de connexion. Nous donnons ensuite au automates de mode stochastiques une sémantique en termes de systèmes de transitions dont les transitions sont étiquetées par des distributions de probabilités et des probabilités de transitions instantanées. Nous caractérisons ensuite 6 sous classes de ces systèmes de transitions et donnons pour chacune de ces classes un algorithme de simulation ainsi qu'une mesure de probabilité sur les chemins finis. Nous montrons que pour certaines de ces classes, notre sémantique est conforme avec les mesures de probabilité de chemin usuellement associées aux chaînes de Markov a temps discret, a temps continu et aux processus semi-Markoviens généralisés. Nous abordons ensuite le problème de la réutilisation de modèles continus existant dans un système discret. Nous donnons une méthode d'abstraction permettant de représenter un ensemble de trajectoires bornées ou non d'un modèle continu sous forme d'un système de transition stochastique fini. A travers des exemples tirés de la littérature, nous montrons que notre abstraction préserve les propriétés "qualitatives" (par exemple oscillations, hystérie) des modèles continus et qu'une comparaison entre trajectoires basée sur leurs représentations en termes de systèmes de transitions permet de regrouper les trajectoires en fonction de comportements qualitatifs plus fins que ceux permis par la théorie des bifurcations. Finalement, nous étudions a l'aide de ces modèles des processus liés a la division cellulaire chez les levures. En particulier, nous définissons un modèle pour le vieillissement cellulaire dans une population de levure où le comportement individuel d'une cellule est régi par une équation différentielle ordinaire et où le processus de division est régi par un système de transition. Nous montrons a l'aide de ce modèle que la survie d'une population de levure de type Schizosaccharomyces Pombe, qui se divisent par une fission médiane, n'est possible que grâce a un mécanisme de distribution non symétrique des dégâts oxydatifs entre la progéniture et la cellule souche. Cette hypothèse fut validée expérimentalement lors d'une collaboration avec le laboratoire de micro-biologie de Göteborg

Exploratory simulation of cell ageing using hierarchical models

International audienc

Extensions Alta Rica pour la modélisation en biologie intégrative

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