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BINF-F404

Modeling dynamical systems in biology

année académique
2021-2022

Titulaire(s) du cours

Didier GONZE (Coordonnateur)

Crédits ECTS

5

Langue(s) d'enseignement

Inconnu

Contenu du cours

La modélisation mathématique et les simulations numériques permettent d'étudier les comportements dynamiques des systèmes biologiques. Nous introduirons les concepts théoriques nécéssaires à l'élaboration et à l'analyse de tels modèles mathématiques: cinétique chimique et enzymatique, équations différentielles non-linéaires, analyse de stabilité, espace des phases, bifurcations, attracteurs. Le développement de modèles sera ensuite illustré pour différents processus cellulaires: réseaux de régulation génétiques, réseaux métaboliques, signalisation cellulaire. Une attention particulière sera donnée aux liens entre circuits de régulation et comportements dynamiques (homéostasie, oscillations, multi-stabilité). Certains systèmes seront étudiés à l'aide de simulations numériques sur ordinateur. Une introduction à la modélisation métabolique (5h) sera donnée par Karoline Faust (KU Leuven).

Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)

Introduction à la modélisation des processus dynamiques en biologie: Montrer comment les modèles mathématiques permettent de saisir le comportement des systèmes biologiques aux niveaux moléculaire et cellulaire.

Pré-Requis

Cours ayant celui-ci comme pré-requis

Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages

Cours théorique + exercices + travaux pratiques sur ordinateur

Contribution au profil d'enseignement

  • S'approprier les concepts et les connaissances fondamentales d'informatique et de biologie nécessaires à l'élaboration de projets bioinformatiques ou de modélisation.
  • Maîtriser les approches mathématiques, statistiques et informatiques sur lesquelles se fondent les études bioinformatiques et de modélisation.
  • Comprendre l'abstraction et son rôle dans l'élaboration d'une théorie ou d'un modèle.
  • Comprendre comment se dégage un concept à partir d'observations.
  • S’inscrire dans une démarche rigoureuse, innovante et interdisciplinaire.

Références, bibliographie et lectures recommandées

  • Brian Ingalls (2018) Mathematical Modeling in Systems Biology: An Introduction (MIT Press)
  • Uri Alon (2019) An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series) 

Support(s) de cours

  • Université virtuelle

Autres renseignements

Contacts

Didier Gonze

Email: dgonze@ulb.ac.be
Tel: 5730
Bureau: Campus Plaine, Bâtiment NO, Local 2.0.5.214

Campus

Plaine

Evaluation

Méthode(s) d'évaluation

  • Examen écrit

Examen écrit

Langue(s) d'évaluation

  • anglais

Programmes