Séance Séminaire

Séminaire de Probabilités et Statistique

Couplage markovien de modèles dynamiques d’expression des gènes en cellules uniques

Une première simplification du mécanisme d'expression des gènes considère qu'un gène est transcrit en ARN messager, lui-même traduit à son tour en protéine. Les données issues de cellules individuelles (single-cell) ont permis de révéler la présence d'une variabilité biologique entre des cellules de génome et environnement identiques, mettant en lumière non seulement les aspects épigénétiques mais également le caractère stochastique de l'expression des gènes. Dans le contexte des réseaux de régulation qui sous-tendent les états et types cellulaires, il s'agit de construire un modèle qui tienne compte à la fois de la stochasticité et de l'interaction des gènes entre eux. On s'intéresse ici à un modèle dynamique d'expression des gènes, formulé comme un processus de Markov déterministe par morceaux (PDMP) et décrivant un nombre arbitraire de gènes en interaction. Ce modèle stochastique reproduit la variabilité biologique mesurée expérimentalement, mais reste mathématiquement complexe et les résultats sont difficiles à obtenir. Dans cette présentation, on utilise des méthodes de couplage pour borner explicitement l'erreur commise en remplaçant le modèle complet par sa version simplifiée.

Séminaire en salle 109, également retransmis sur zoom : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/7156708132