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peaceevenBiotechnology

Oct 4, 2013 (4 years and 1 month ago)

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Dr. S. Bouharati
Bioinformatique et modélisation
des phénomènes natuels.

Ces paramètres se caractérisent par leur complexité, leur
incertitude et leur imprécision. Des outils doivent être
développés pour progresser dans l’analyse et le traitement.

Leur traitement par les modèles mathématiques
(
mathematical
modeling
) s’avère très difficile si ce n’est
impossible.

Durant les années 70, des tentatives de représentation des
systèmes complexes par (
l’ingeneering
modeling
)
rapidement abandonnées au profit du
computational
biology.

De nos jours, vu le développement que connaît l’outil
informatique, différentes disciplines ont vu le jour
notammment : l’
Ecological informatics, medical
informatics, …bioinformatics.
Caractérisation des paramètres biologiques
La bioinformatique est née de la réunion des
biologistes, des mathématiciens et des informaticiens
But de la bioinformatique
*
Effectuer la synthèse des données disponibles (à
l’aide des modèles et de la théorie)
*
Énoncer les hypothèses généralisatrices (ex:
comment les protéines se replient ou comment les
espèces évoluent)
*
Formuler des prédictions à partir d’une approche
par modélisation appliquée à des objets formalisés
La Bioinformatique
L’informatique représente une révolution à plusieurs
niveaux. Dans le fond car elle offre et permet :

Une capacité de stockage et d’archivage

Une puissance de calcul

Une automatisation des opérations répétées
Dans la forme:

Offre une nouvelle méthode de travail dans le secteur
de la recherche

Permet le travail et la communication en réseau
Deux définitions possibles
Applications de l’informatique à la biologie (en
anglais:
computational biology
)
Analyse de l’information biologique (en anglais:
bioinformatics
)
Cette définition aborde l’information concernant :

La séquence

La structure

La fonction, les interactions etc.
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La bioinformatique est un champ de recherche multidisciplinaire où
travaillent des biologistes, informaticiens, mathématiciens et
physiciens, dans le but de résoudre un problème scientifique posé
par la biologie
.
Pour les informaticiens:

Modélisation de problèmes de biologie.

Développement de méthodes mathématiques ou informatiques
formelles pour les résoudre.

Implémentation d’algorithmes permettant d’analyser les données
biologiques.

Validation sur des données simulées et réelles
.

Pour les biologistes:

Utilisation de logiciels informatiques pour traiter rapidement les
données biologiques.

Base de données permettant de stocker et gérer l’information
biologique.
Simulation des phénomènes biologiques
L'instrumentation des procédés d'observation
des phénomènes biologiques a commencé à
être développé à partir de l'an 2001 avec la
mise en place des outils informatiques qui
servent, par
simulation
, à mieux comprendre
ces phénomènes biologiques.
Il s'agit de créer un modèle similaire du
phénomène qu'on veut étudier. Il existe
plusieurs exemples de cette modélisation
selon le phénomène étudié.
La simulation

La simulation est une expérimentation sur un substrat artificiel
d’un phénomène qu’on ne peut étudier directement soit par
impossibilité technique ou éthique, soit par absence d’une théorie
suffisamment élaborée.

L’outil modèle / simulation fondée sur des mathématiques est
mis en œuvre par l’informatique

On simulera donc plutôt des expériences qui sont trop longues,
trop coûteuses, trop délicates ou trop dangereuses.

L’expérience simulée doit l’être avec suffisamment de détails et
de réalisme pour ne pas étudier le rôle d’un seul paramètre ou de
quelques
-
uns d’entre eux seulement.
Les avantages et les désavantages de la simulation.
Les avantages

La simulation favorise la consultation des banques de données
qui suscitent des modélisations et une théorie propre à la
cohérence du modèle.

Sur le plan de l’action, cet outil aide à la décision et à la
prévision.

Sur le plan de la sécurité, il facilite l’expérimentation sans courir
le moindre risque

Sur le plan financier, la simulation permet de réaliser des
économies en temps et en coût.
Les inconvénients:
L’inconvénient de taille, c’est que la connaissance apportée par le
modèle est limité, car elle simplifie une réalité toujours plus riche.
Outils d’analyse de l’information biologique
Outils statistiques (ACP; AFC)
Outils mathématiques (Modélisation par les
équations différentielles)
Outils de l’intelligence artificielle (Logique
floue, réseaux de neurones artificielles,
algorithmes génétiques, colonies de fourmis)