Institut de Mathématiques de Toulouse

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Séminaire Mathématiques pour la biologie

par Fanny Delebecque - publié le , mis à jour le

Organisateurs Fanny Delebecque, Sabine Mercier
Horaire habituel Jeudi 14h30
Lieu habituel Salle de conférence MIP, (bâtiment 1R3, 1er étage)



  • Jeudi 4 octobre 2018 13:30-14:30 - Simon de Givry - INRA Toulouse

    Méthodes d’optimisation combinatoire issues de l’Intelligence Artificielle pour la conception de protéines

    Résumé : Je commencerais par présenter l’équipe de Statistique et Algorithmes pour la Biologie (SaAB) du laboratoire Mathématique et Informatique Appliquées de l’INRA situé à Castanet-Tolosan. Je présenterais ensuite un problème combinatoire de conception in-silico de protéine pour lequel les travaux menés depuis vingt ans dans l’équipe en Intelligence Artificielle ont permis d’apporter une réponse plus précise. Je montrerais le cadre mathématique employé autour des réseaux de fonctions de coûts et des techniques de résolution pour ces problèmes. Je terminerais par des pistes de recherche pour tenter d’améliorer la qualité des solutions obtenues.

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3


  • Jeudi 18 octobre 2018 13:30-14:30 - Cécile Carrere - Laboratoire Jacques Louis Lions

    Optimisation d’une chimiothérapie pour empecher l’émergence de résistance dans une tumeur hétérogène

    Résumé : La résistance aux traitements est une raison majeure d’échec des chimiothérapies contre le cancer. Afin d’étudier les effets de différents protocoles de traitement, l’équipe de M.Carré (1) a réalisé des séries d’expériences in vitro sur des cultures de cellules cancéreuses sensibles ou résistantes à un certain médicament. Ces expériences ont mis en lumière l’intéret des protocoles métronomiques, c’est à dire de plus faibles doses de médicament données plus fréquemment, par rapport aux protocoles MTD (maximal tolerated dose) classiques.
    Pour comprendre et améliorer ces résultats, nous proposons avec G.Chapuisat (2) une modélisation de ces expériences, et l’optimisation du traitement par différents outils mathématiques. Tout d’abord, une stratégie adaptative reposant sur l’analyse du modèle est définie. Ensuite, la théorie du controle optimal est utilisée pour proposer un nouveau protocole de traitement, qui a été testé sur les cultures de cellules. Enfin, avec H.Zidani, l’approche de la programmation dynamique est présentée pour répondre de manière plus pragmatique aux attentes médicales.
    (1) Centre de Recherche en Oncologie et Oncopharmacologie, Aix-Marseille Université
    (2) Institut de Mathématiques de Marseille, Aix-Marseille Université
    (3) Unité de Mathématiques Appliquées, ENSTA

    Lieu : salle 106 1er étage bat 1R1

    Notes de dernières minutes : Attention salle différente !


  • Jeudi 8 novembre 2018 13:30-14:30 -

    Séminaire annulé

  • Jeudi 22 novembre 2018 13:30-14:30 - Cécile Chouquet (IMT)

    TBA

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3


  • Jeudi 6 décembre 2018 13:30-14:30 - Luis-Miguel Chevin - Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (Montpellier)

    "Evolution, phenotypic plasticity, and population growth in randomly changing environments"

    Résumé : Most natural environments vary randomly, beyond any trend such as global warming. These stochastic environmental fluctuations often are faster, and of larger magnitude, than environmental trends, making them one the biggest challenges that living organisms have to face in the wild. Furthermore the patterns of these fluctuations are themselves altered by global change. I will present results from our recent and ongoing research on the impacts of stochastic environmental fluctuations on the eco-evolutionary dynamics of populations. I will start with theoretical results about the interplay between phenotypic plasticity, adaptive evolution, and population growth/extinction risk in stochastic environments. One of the key predictions concerns the distribution of population size and extinction risk caused by a randomly fluctuating optimum for a polygenic, quantitative trait. This theoretical work highlights the prominent role of temporal autocorrelation in the environment, which determines the time scale of environmental predictability. I will then show how we can try and address similar questions through experimental evolution with the unicellular microalgae Dunaliella salina. This species is able to tolerate extremely high salinity (up to NaCl saturation) through plastic physiological mechanisms. Its natural environment includes shallow ponds, where salinity varies through time in connection to climatic conditions (precipitation, evaporation). We experimentally expose a large number of Dunaliella populations to random fluctuations in salinity with different levels of autocorrelation, and track their population sizes, tolerance curves, phenotypic plasticity, and (epi)genetic variation. Our results show some patterns consistent with theory, as well as novel, unexpected findings.

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3


  • Jeudi 17 janvier 10:30-11:30 - Jérôme Fehrenbach - IMT

    Tumor growth and mechanical behavior : coupling experiments and mathematical models

    Résumé : We will present results obtained in collaboration with the team of Valérie Lobjois (ITAV) and Thierry Colin (Bordeaux) on mechanical aspects of tumor growth. Different time scales require different models to describe the behavior of tumor growth and mechanical experiments that were performed. The experiments were in-vitro experiments on spheroids. The mathematical models that we will present are continuous models. We will describe 1) a tumor growth model taking into account the quantity of nutriment available 2) a hyperelastic model taking into account stored stress 3) a fluid model describing the fusion of two spheroids.

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3


  • Jeudi 31 janvier 10:30-12:00 - Jimmy Garnier - CNRS, université de savoie

    Evolutionary dynamics of populations : nonlocal PDEs and Free boundary approaches

    Résumé : In this talk I will present some result about evolutionary dynamics of populations using nonlocal PDEs and free boundary model. I will first focus on the evolution of sexual or asexual population facing environmental change. Starting with a Individual based model, we obtain an analytical description of this microscopic model using nonlocal partial differential equations. In a special regime of "small mutation", we are able to approximate analytically the behavior of the microscopic model and we deduce qualitative as well as quantitative effect of the environmental change on the evolutionary dynamics of the population. In a second part, I discuss the problem of speed of adaptation of a population when beneficial mutation always occurs. We use a free boundary problem to describe the adaptation of a population to a new environment and we compare our results with the Wright-Fisher micrsocopic model.

    Lieu : amphi Schwartz bat 1R3

    Notes de dernières minutes : Attention, changement d’horaire et de salle !


  • Jeudi 14 février 13:15-14:15 - Maxime Breden - Technische Universität München (Allemagne)

    A study of the equilibria of a cross-diffusion system in population dynamics

    Résumé : In this talk, I will explain how this problem can be tackled by combining numerical simulations with a posteriori estimates, to obtain computer-assisted proofs. First, I will present the general strategy behind this kind of computer-assisted techniques, namely to apply a fixed point theorem in a neighborhood of a numerical solution, which then yields the existence of a true solution. Then, I will illustrate how these techniques can be applied to study inhomogeneous steady states of the triangular SKT system.
    This is the result of a joint work with R. Castelli (VU Amsterdam).

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3

    Notes de dernières minutes : ATTENTION HORAIRE AVANCE


  • Jeudi 14 mars 13:30-14:30 - Alexandra Lefebvre - Université de la Sorbonne

    A sum-product algorithm with polynomials for computing exact derivatives of the likelihood in Bayesian networks and Hidden Markov Models. Applications to genetic linkage analysis and the local score of a sequence.

    Résumé : We consider a Bayesian network over n variables with a parameter theta. The probability of an evidence (a set of given values) can be computed through the sum of products of potentials (Koller, 2009) where the potentials are conditional probabilities for values in the evidence and zero otherwise. From a statistical point of view, the probability of the evidence conditional on theta is the likelihood of theta. Computing the derivatives of the likelihood function is of great interest, especially the first and second order derivatives from which one can derive the score and the observed Fisher information matrix. These quantities can not only help maximizing the likelihood function (e.g. through Newton-based algorithms) but also allow to obtain confidence intervals on parameters as well as performing hypothesis testing (likelihood ratio tests, score tests and Wald tests). Polynomial versions of the sum-product algorithm can be very efficient for performing complex computations in probabilistic graphical models (e.g. order k moment of an additive functional in Bayesian networks (Cowell, 1992 ; Nilsson, 2001), moment/probability generating functions in pattern matching (Nuel, 2010). In the present work we want to take advantage of polynomial arithmetic for simplified computations through a single sum-product recursion to compute both the likelihood function and all its derivatives. For a unidimensional parameter, our method allows one to compute the derivatives up order d with a complexity of O(C d^2) where C is the complexity for computing the likelihood through the original sum-product recursion. For a multidimensional parameter (p dimensions) we obtain the likelihood, the gradient and the Hessian with a complexity of O(C p^2). We illustrate our new method with to examples : the two-point linkage analysis model which is used in genetics for localizing a gene of interest and the estimation of scoring functions for the local score of one sequence.

    Lieu : salle MIP, 1er étage bat 1R3


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