Feature context-dependency and complexity-reduction in probability landscapes for integrative genomics

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The question of how to integrate heterogeneous sources of biological information into a coherent framework that allows the gene regulatory code in eukaryotes to be systematically investigated is one of the major challenges faced by systems biology. Probability landscapes, which include as reference set the probabilistic representation of the genomic sequence, have been proposed as a possible approach to the systematic discovery and analysis of correlations amongst initially heterogeneous and un-relatable descriptions and genome-wide measurements. Much of the available experimental sequence and genome activity information is <it>de facto</it>, but not necessarily obviously, context dependent. Furthermore, the context dependency of the relevant information is itself dependent on the biological question addressed. It is hence necessary to develop a systematic way of discovering the context-dependency of functional genomics information in a flexible, question-dependent manner.</p> <p>Results</p> <p>We demonstrate here how feature context-dependency can be systematically investigated using probability landscapes. Furthermore, we show how different feature probability profiles can be conditionally collapsed to reduce the computational and formal, mathematical complexity of probability landscapes. Interestingly, the possibility of complexity reduction can be linked directly to the analysis of context-dependency.</p> <p>Conclusion</p> <p>These two advances in our understanding of the properties of probability landscapes not only simplify subsequent cross-correlation analysis in hypothesis-driven model building and testing, but also provide additional insights into the biological gene regulatory problems studied. Furthermore, insights into the nature of individual features and a classification of features according to their minimal context-dependency are achieved. The formal structure proposed contributes to a concrete and tangible basis for attempting to formulate novel mathematical structures for describing gene regulation in eukaryotes on a genome-wide scale.</p

Interplay between Topology and Dynamics in Excitation Patterns on Hierarchical Graphs

In a recent publication (Müller-Linow et al., 2008) two types of correlations between network topology and dynamics have been observed: waves propagating from central nodes and module-based synchronization. Remarkably, the dynamic behavior of hierarchical modular networks can switch from one of these modes to the other as the level of spontaneous network activation changes. Here we attempt to capture the origin of this switching behavior in a mean-field model as well in a formalism, where excitation waves are regarded as avalanches on the graph

Recension du livre ‘Aux sources de la vie’ de Eric Karsenti (Flammarion)

Recension publiée dans Pour la Sciene, n°500, p.16, 201

Unravelling topological determinants of excitable dynamics on graphs using analytical mean-field approaches

(peer-reviewed, accepted 2019-05-14)International audienceWe present our use of analytical mean-field approaches in investigating how the interplay between graph topology and excitable dynamics produce spatio-temporal patterns. We first detail the derivation of mean-field equations for a few simple model situations, mainly 3-state discrete-time excitable dynamics with an absolute or a relative excita-tion threshold. Comparison with direct numerical simulation shows that their solution satisfactorily predicts the steady-state excitation density. In contrast, they often fail to capture more complex dynamical features, however we argue that the analysis of this failure is in itself insightful, by pinpointing the key role of mechanisms neglected in the mean-field approach. Moreover, we show how second-order mean-field approaches, in which a topological object (e.g. a cycle or a hub) is considered as embedded in a mean-field surrounding, allow us to go beyond the spatial homogenization currently associated with plain mean-field calculations. The confrontation between these refined analytical predictions and simulation quantitatively evidences the specific contribution of this topological object to the dynamics. Mathematics Subject Classification (2010). Primary 05C82; Secondary 92C42

Traverser les frontières

International audiencepp. 225-230 in Qu'est-ce que la science ... pour vous? Tome 2, ouvrage coordonné par Marc Silberstein, Editions Matériologiques, Paris ISBN: 978-2-37361-165-6 Sur la porte d'un de mes collègues était accroché l'un de ces petits dessins qu'on trouve dans les magazines anglo-saxons. Il était composé de deux images, l'une représentant un homme des cavernes, avec massue et peau de bête, regardant les étoiles dans le ciel, l'autre un astronome en blouse blanche, les yeux devant l'objectif d'un gigantesque télescope. Et chacun des deux personnages pensait: What the hell do they come from?-D'où diable viennent-elles? Ce dessin résume certainement ce qui m'a amenée vers la science: un questionnement inlassable sur le monde qui nous entoure et sur nous-mêmes. Pour moi, chaque scientifique, petit ou grand, est un maillon d'une chaîne aussi vieille que l'humanité. Cette chaîne construit la connaissance que nous avons de notre univers, permettant de se défaire des peurs et des superstitions sans pour autant perdre l'émerveillement. J'aime beaucoup l'oeuvre de Charles Sandison, The River, dans l'entrée du Musée du quai Branly, à Paris. Elle évoque la richesse des cultures à travers la projection, qui s'écoule sur le sol d'une longue rampe d'accès, du nom de tous les lieux et peuples présents dans le musée. Cette image serait tout aussi juste pour la science, rivière sans fin formée de tous les scientifiques et de leurs découvertes, conceptuelles ou techniques, reliés par un même courant traversant les âges. La science, dans l'idéal, est pour moi une quête immémoriale et sans fin, transcendant la notoriété et les ambitions individuelles, pour élucider et apprivoiser le monde. La façon de faire de la science n'est pas immuable, loin s'en faut, ni unique. Elle peut se concevoir en termes de savoir et de connaissances, c'est d'ailleurs le sens étymologique du mot science 1. Je préfère l'envisager comme une démarche d'explication du monde. C'est bien sûr une distinction simpliste, qui se reflète néanmoins clairement dans ma pratique quotidienne, où je cherche davantage à comprendre qu'à accumuler du savoir. Mais les différentes facettes de la science partagent une même exigence d'universalité. Les résultats scientifiques doivent être indépendants des scientifiques qui les ont obtenus, et être reproductibles par d'autres scientifiques dans d'autres endroits du monde. Les hypothèses et le point de départ peuvent être personnels, souvent fondés sur l'intuition et l'imagination, mais les preuves doivent être universelles et communicables. C'est peut-être là une différence et un lieu de dialogue entre science et art: le scientifique cherche des réponses universelles à un questionnement personnel, alors que l'artiste apporte des réponses personnelles à des questions universelles. Cette ambition d'avoir une portée universelle implique neutralité et objectivité dans toute activité scientifique. La science doit par définition dépasser les opinions et les certitudes individuelles. Ainsi, elle est normalement sans frontières géographiques ni politiques, même si les différences existant entre les systèmes et institutions scientifiques des différents pays 1 Science: du latin scire, savoir, et son substantif dérivé scientia, connaissance, nous dit le Centre National des Ressources Textuelles et Lexicale