Formalisation, identification et décomposition de réseaux Booléens pluripotents - Application à l'évolution des systèmes et à la cohérence compétitive. // Formalization, identification and decomposition of pluripotents Boolean networks - Application to ev
ABG-131546
ADUM-65597 |
Sujet de Thèse | |
29/04/2025 | Contrat doctoral |
Université Grenoble Alpes
LA TRONCHE - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Formalisation, identification et décomposition de réseaux Booléens pluripotents - Application à l'évolution des systèmes et à la cohérence compétitive. // Formalization, identification and decomposition of pluripotents Boolean networks - Application to ev
- Biologie
Réseaux Booléens, Evolution, Contrôle, Cohérence compétitive, Systèmes, Programmation déclarative
Boolean networks, Evolution, Control, Competitive coherence, Systems, Declarative programming
Boolean networks, Evolution, Control, Competitive coherence, Systems, Declarative programming
Description du sujet
Modélisation de réseaux booléens pluripotents avec des contraintes logiques
Ce stage s'adresse à des étudiants disposant d'une solide formation en mathématiques et de compétences avancées en informatique théorique. Le projet s'appuie sur des travaux antérieurs menés au laboratoire TIMC sur les réseaux booléens, et se concentre sur l'évolution des systèmes biologiques et leur capacité à maintenir leur fonctionnement via des séquences de contrôle, au sein de systèmes pluripotents — capables de simuler plusieurs comportements distincts.
En utilisant des modèles discrets tels que les réseaux booléens et les graphes d'interaction, le projet étudie comment un système complexe (réseau pluripotent de dimension d) peut contenir des réseaux plus simples (de dimension d-k) sous forme de sous-graphes disjoints. Ces comportements embarqués peuvent être activés de manière sélective via des nœuds de contrôle et des séquences spécifiques, imitant ainsi l'évolution biologique ou les transitions cellulaires progressives, sans rupture fonctionnelle. Cette approche aborde le défi de concevoir des systèmes à la fois robustes et adaptables.
La méthodologie repose sur Answer Set Programming (ASP), un langage de programmation logique basé sur des contraintes, qui permet d'encoder les connaissances biologiques (interactions, activité des nœuds) sous forme de problèmes de satisfiabilité. Ces contraintes sont ensuite résolues par un solveur logique, qui génère l'ensemble des modèles valides, offrant ainsi une diversité de configurations biologiques cohérentes.
L'étudiant·e devra :
• Implémenter la décomposition d'un graphe d'interaction tridimensionnel en sous-graphes embarqués
• Développer des programmes ASP pour identifier des triplets valides (N, N1, N2), où N est un réseau englobant les réseaux N1 et N2
• Généraliser cette approche à des réseaux de dimension supérieure, en explorant :
- Les relations structurelles entre réseaux embarqués et réseaux englobants,
- L'impact des différents formalismes booléens (ex. : booléens propositionnels, signés),
- La découverte de séquences de contrôle efficaces pour naviguer entre différents comportements,
- L'identification de trajectoires progressives, avec des changements minimaux,
- La recherche de trajectoires robustes, tolérantes aux erreurs ou mutations.
Ce travail allie méthodes formelles et modélisation biologique pour mieux comprendre — et concevoir — des systèmes en réseau à la fois évolutifs et résilients.
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Modeling Pluripotent Boolean Networks with Logical Constraints
This internship is intended for students with a strong mathematical background and expertise in theoretical computer science. The project builds on prior work at the TIMC laboratory on Boolean networks, focusing on how biological systems evolve and maintain functionality through control sequences within pluripotent systems—systems capable of simulating multiple distinct behaviors.
Using discrete models such as Boolean networks and interaction graphs, the project studies how a complex system (pluripotent network of dimension d) can embed smaller networks (of dimension d-k) as disjoint subgraphs. These embedded behaviors can be selectively activated through control nodes and sequences, mimicking gradual biological evolution or cellular transitions without functional disruptions. This approach addresses the challenge of designing systems that are both robust and adaptable.
The methodology relies on Answer Set Programming (ASP), a logical constraint-based language, to encode biological knowledge as satisfiability problems. By translating constraints (like node activity and interaction) into logical form, a solver can generate all valid models that meet the criteria, offering a range of possible biological network configurations.
The student will:
• Implement a decomposition of 3-dimensional interaction graphs into embedded sub-graphs.
• Develop ASP programs to find valid triplets (N, N1, N2), where N is a parent network embedding networks N1 and N2.
• Generalize this to higher dimensions, exploring:
- Structural relationships between embedded and embedding networks,
- The impact of different Boolean formalisms (e.g., propositional or sign-based),
- Discovery of effective control sequences to navigate from one behavior to another,
- Identification of progressive and minimal-change trajectories,
- Design of robust control sequences that tolerate errors or mutations.
This work combines formal methods and biological insights to understand and design evolvable, yet resilient, networked systems.
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Début de la thèse : 01/10/2025
Ce stage s'adresse à des étudiants disposant d'une solide formation en mathématiques et de compétences avancées en informatique théorique. Le projet s'appuie sur des travaux antérieurs menés au laboratoire TIMC sur les réseaux booléens, et se concentre sur l'évolution des systèmes biologiques et leur capacité à maintenir leur fonctionnement via des séquences de contrôle, au sein de systèmes pluripotents — capables de simuler plusieurs comportements distincts.
En utilisant des modèles discrets tels que les réseaux booléens et les graphes d'interaction, le projet étudie comment un système complexe (réseau pluripotent de dimension d) peut contenir des réseaux plus simples (de dimension d-k) sous forme de sous-graphes disjoints. Ces comportements embarqués peuvent être activés de manière sélective via des nœuds de contrôle et des séquences spécifiques, imitant ainsi l'évolution biologique ou les transitions cellulaires progressives, sans rupture fonctionnelle. Cette approche aborde le défi de concevoir des systèmes à la fois robustes et adaptables.
La méthodologie repose sur Answer Set Programming (ASP), un langage de programmation logique basé sur des contraintes, qui permet d'encoder les connaissances biologiques (interactions, activité des nœuds) sous forme de problèmes de satisfiabilité. Ces contraintes sont ensuite résolues par un solveur logique, qui génère l'ensemble des modèles valides, offrant ainsi une diversité de configurations biologiques cohérentes.
L'étudiant·e devra :
• Implémenter la décomposition d'un graphe d'interaction tridimensionnel en sous-graphes embarqués
• Développer des programmes ASP pour identifier des triplets valides (N, N1, N2), où N est un réseau englobant les réseaux N1 et N2
• Généraliser cette approche à des réseaux de dimension supérieure, en explorant :
- Les relations structurelles entre réseaux embarqués et réseaux englobants,
- L'impact des différents formalismes booléens (ex. : booléens propositionnels, signés),
- La découverte de séquences de contrôle efficaces pour naviguer entre différents comportements,
- L'identification de trajectoires progressives, avec des changements minimaux,
- La recherche de trajectoires robustes, tolérantes aux erreurs ou mutations.
Ce travail allie méthodes formelles et modélisation biologique pour mieux comprendre — et concevoir — des systèmes en réseau à la fois évolutifs et résilients.
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Modeling Pluripotent Boolean Networks with Logical Constraints
This internship is intended for students with a strong mathematical background and expertise in theoretical computer science. The project builds on prior work at the TIMC laboratory on Boolean networks, focusing on how biological systems evolve and maintain functionality through control sequences within pluripotent systems—systems capable of simulating multiple distinct behaviors.
Using discrete models such as Boolean networks and interaction graphs, the project studies how a complex system (pluripotent network of dimension d) can embed smaller networks (of dimension d-k) as disjoint subgraphs. These embedded behaviors can be selectively activated through control nodes and sequences, mimicking gradual biological evolution or cellular transitions without functional disruptions. This approach addresses the challenge of designing systems that are both robust and adaptable.
The methodology relies on Answer Set Programming (ASP), a logical constraint-based language, to encode biological knowledge as satisfiability problems. By translating constraints (like node activity and interaction) into logical form, a solver can generate all valid models that meet the criteria, offering a range of possible biological network configurations.
The student will:
• Implement a decomposition of 3-dimensional interaction graphs into embedded sub-graphs.
• Develop ASP programs to find valid triplets (N, N1, N2), where N is a parent network embedding networks N1 and N2.
• Generalize this to higher dimensions, exploring:
- Structural relationships between embedded and embedding networks,
- The impact of different Boolean formalisms (e.g., propositional or sign-based),
- Discovery of effective control sequences to navigate from one behavior to another,
- Identification of progressive and minimal-change trajectories,
- Design of robust control sequences that tolerate errors or mutations.
This work combines formal methods and biological insights to understand and design evolvable, yet resilient, networked systems.
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Début de la thèse : 01/10/2025
Nature du financement
Contrat doctoral
Précisions sur le financement
Concours pour un contrat doctoral
Présentation établissement et labo d'accueil
Université Grenoble Alpes
Etablissement délivrant le doctorat
Université Grenoble Alpes
Ecole doctorale
216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement
Profil du candidat
Ce stage s'adresse à des étudiants ayant une solide formation en mathématiques et une expertise en informatique théorique.
Pré-requis : bonnes compétences en langages de programmation impératifs (Java, C++ ...), solide bagage mathématique, intérêt pour la biologie théorique, en particulier dans les domaines de l'évolution et de la robustesse des systèmes biologiques.
Un background en logique, programmation fonctionnelle et/ou déclarative serait un plus.
This internship is intended for students with a strong mathematical background and expertise in theoretical computer science. Required : good skills in imperative programming langage (Java, C++ ...), strong mathematical background, interest for theoretical biology in particular in the field of evolution, robustness in biology. A background in logics, functional and/or declarative programming would be a plus.
This internship is intended for students with a strong mathematical background and expertise in theoretical computer science. Required : good skills in imperative programming langage (Java, C++ ...), strong mathematical background, interest for theoretical biology in particular in the field of evolution, robustness in biology. A background in logics, functional and/or declarative programming would be a plus.
23/05/2025
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Expertises scientifiques :Biotechnologie - Biologie
Niveau d’expérience :Confirmé
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Expertises scientifiques :Chimie - Biochimie - Biotechnologie