BNO : An ontology for describing the behaviour of complex biomolecular networks

International audienceThe use of semantic technologies, such as ontologies, to describe and analyse biological systems is at the heart of systems biology. Indeed, understanding the behaviour of cells requires a large amount of context information. In this paper, we propose an ontology entitled ”Biomolecular Network ontology” using the OWL language. The BNO ontology standardises the terminology used by biologists experts to address issues including semantic behaviour representation, reasoning and knowledge sharing. The main benefit of this proposed ontology is the ability to reason about dynamical behaviour of complex biomolecular networks over time. We demonstrate our proposed ontology with a detailed example, the bacteriophage T4 gene 32 use case

Enseigner les Systèmes Numériques en 2049

International audienceRESUME : La complexité des systèmes numériques est devenue telle qu'il n'est plus possible de les enseigner exclusivement depuis les sciences fondamentales (mécanique quantique et physique statistique) vers les systèmes commerciaux réels, méthode qu'on peut qualifier de méthode ascendante. Ainsi, la méthode descendante est apparue depuis une vingtaine d'années, souvent enseignée en mode projet, qui consiste à utiliser un système commercial (une plate-forme de type Arduino ou Rasberry Pi pour ne citer que les plus populaires) dans le cadre d'un développement confié aux étudiants avec un cahier des charges donné. Dans cet article basé sur des considérations essentiellement épistémologiques, on met en évidence qu'il importe de trouver un équilibre entre les deux méthodes, équilibre qui ne va pas nécessairement de soi. Il existe un risque non négligeable, à terme, que les collectifs quels qu'ils soient perdent la maîtrise des systèmes numériques dont la complexité se rapproche de la complexité biologique ce qui modifierait la nature profonde du rapport à ces objets pourtant construits par l'Humanité. Mots clés : électronique numérique, complexité, épistémologie

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International audienceRESUME : La complexité des systèmes numériques est devenue telle qu'il n'est plus possible de les enseigner exclusivement depuis les sciences fondamentales (mécanique quantique et physique statistique) vers les systèmes commerciaux réels, méthode qu'on peut qualifier de méthode ascendante. Ainsi, la méthode descendante est apparue depuis une vingtaine d'années, souvent enseignée en mode projet, qui consiste à utiliser un système commercial (une plate-forme de type Arduino ou Rasberry Pi pour ne citer que les plus populaires) dans le cadre d'un développement confié aux étudiants avec un cahier des charges donné. Dans cet article basé sur des considérations essentiellement épistémologiques, on met en évidence qu'il importe de trouver un équilibre entre les deux méthodes, équilibre qui ne va pas nécessairement de soi. Il existe un risque non négligeable, à terme, que les collectifs quels qu'ils soient perdent la maîtrise des systèmes numériques dont la complexité se rapproche de la complexité biologique ce qui modifierait la nature profonde du rapport à ces objets pourtant construits par l'Humanité. Mots clés : électronique numérique, complexité, épistémologie

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International audienceRESUME : La complexité des systèmes numériques est devenue telle qu'il n'est plus possible de les enseigner exclusivement depuis les sciences fondamentales (mécanique quantique et physique statistique) vers les systèmes commerciaux réels, méthode qu'on peut qualifier de méthode ascendante. Ainsi, la méthode descendante est apparue depuis une vingtaine d'années, souvent enseignée en mode projet, qui consiste à utiliser un système commercial (une plate-forme de type Arduino ou Rasberry Pi pour ne citer que les plus populaires) dans le cadre d'un développement confié aux étudiants avec un cahier des charges donné. Dans cet article basé sur des considérations essentiellement épistémologiques, on met en évidence qu'il importe de trouver un équilibre entre les deux méthodes, équilibre qui ne va pas nécessairement de soi. Il existe un risque non négligeable, à terme, que les collectifs quels qu'ils soient perdent la maîtrise des systèmes numériques dont la complexité se rapproche de la complexité biologique ce qui modifierait la nature profonde du rapport à ces objets pourtant construits par l'Humanité. Mots clés : électronique numérique, complexité, épistémologie

Enseigner les Systèmes Numériques en 2049

La complexité des systèmes numériques est devenue telle qu’il n’est plus possible de les enseigner exclusivement depuis les sciences fondamentales (mécanique quantique et physique statistique) vers les systèmes commerciaux réels, méthode qu’on peut qualifier de méthode ascendante. Ainsi, la méthode descendante est apparue depuis une vingtaine d’années, souvent enseignée en mode projet, qui consiste à utiliser un système commercial (une plate-forme de type Arduino ou Rasberry Pi pour ne citer que les plus populaires) dans le cadre d’un développement confié aux étudiants avec un cahier des charges donné. Dans cet article basé sur des considérations essentiellement épistémologiques, on met en évidence qu’il importe de trouver un équilibre entre les deux méthodes, équilibre qui ne va pas nécessairement de soi. Il existe un risque non négligeable, à terme, que les collectifs quels qu’ils soient perdent la maîtrise des systèmes numériques dont la complexité se rapproche de la complexité biologique ce qui modifierait la nature profonde du rapport à ces objets pourtant construits par l’Humanité

BNO: An ontology for understanding the transittability of complex biomolecular networks

International audienceAnalysis of biological systems is being progressively facilitated by computational tools. Most of these tools are based on qualitative and numerical methods. However, they are not always evident, and there is an increasing need to provide an additional semantic layer. Semantic technologies, especially ontologies, are one of the tools frequently used for this purpose. Indeed, they are indispensable for understanding the semantic knowledge about the operation of cells at a molecular level. We describe here the biomolecular network ontology (BNO) created specially to address the needs of analysing the complex biomolecular network’s behaviour. A biomolecular network consists of nodes, denoting cellular entities, and edges, representing interactions among cellular components. The BNO ontology provides a foundation for qualitative simulation of complex biomolecular networks. We test the performance of the proposed BNO ontology by using a real example of a biomolecular network, the bacteriophage T4 gene 32. We illustrate the proposed BNO ontology for reasoning and inferring new knowledge with sets of rules expressed in SWRL. Results demonstrate that the BNO ontology allows to precisely interpret the corresponding semantic context and intelligently model biomolecular networks and their state changes. The Biomolecular Network Ontology (BNO) is freely available at https://github.com/AliAyadi/BNO-ontology-version-1.0

Complex product modeling based on a Multi-solution eXtended Conceptual Design Semantic Matrix for behavioral performance assessment

International audienceThe modeling of complex products is a practice increasingly used at the early design stage. Geometric 3D modeling is widely used in CAD software for complex products. However, data extracted from such models do not contain all relevant and necessary information to assess the behavioral performance of complex products. Several studies have focused on the use of design structure matrices (DSM) for the representation of this information. The component-based DSM allows a visual and compact representation of mechanical products. It gives the list of components and shows the links between them. The designer can also enrich a product model using such a DSM representation. However, we note that, until now, a component-based DSM represents only one instance of a specific product. In this paper we propose an extended DSM approach which includes additional information to model several product families. Thus, from the design specification we build the space of solutions then we determine the domain of eligible solutions. We represent these different eligible solutions in a Multi-solution eXtended Conceptual Design Semantic Matrix (MSX-CDSM). The implementation of such a matrix is introduced to assess behavioral performance of complex products at the early design stage

CBNSimulator: a simulator tool for understanding the behaviour of complex biomolecular networks using discrete time simulation

International audienceBecause of the lack of satisfactory solutions to explain biological systems, biologists usually focus on modelling and simulation tools to understand the behaviour of these complex organisms. Indeed, computational modelling and simulation of cells plays a pivotal role in systems biology. In this paper, we tackle the problem of studying the behaviour of human cells by reproducing the behaviour of complex biomolecular networks. To this end, we present in this paper an approach for simulating complex biomolecular networks inspired by the discrete-event simulation model (DEVS), a formalism developed for supporting the modelling of complex systems. In this paper, we propose a simulation tool, named ”CBNSimulator”, based on a logical model of the biomolecular network and taking advantage of the performance of a discrete-time simulation model for understanding the evolution and the behaviour of complex biomolecular networks as a discrete sequence of events in time. The proposed tool has been applied to the case study of a ribosomal protein regulation network, named ”the bacteriophage T4 gene 32”, and results given by this simulation tool are in agreement with the expert’s judgement. Moreover, the graphical user interface of CBNSimulator allows biologists to easily reproduce, analyse and understand behaviour of complex biomolecular networks through discrete simulation