Algorithmes pour la prédiction de stratégies de reprogrammation cellulaire dans les réseaux Booléens.

Cette thèse explique ce qu'est la reprogrammation cellulaire dans le cadre des réseaux Booléens, et quelles sont différentes méthodes pour obtenir des solutions à ce problème.Premièrement, on y établit formellement les définitions de perturbations, séquences de perturbations, stratégies de reprogrammation,inévitabilité et existentialité desdites stratégies, et ce qu'est la reprogrammabilité, dans le cadre des réseaux Booléens.De plus, il y est listé les techniques actuelles pour trouver les cibles de reprogrammation cellulaire, dans le cadre des réseaux Booléens et d'autres modèles.On y décrit ensuite comment une analyse statique du réseau permet de comprendre mieux leur dynamique, et le rôle important des composantes fortement connexes du graphe d'interaction.À partir de ce réseau et de la donnée externe de la liste des attracteurs, un algorithme permet de trouver certaines variables à perturber, parfois nécessairement dans un ordre donné.Ensuite, on y explique comment construire un nouveau modèle pour pouvoir faire des perturbations de manière purement séquentielle, et ainsi profiter de la dynamique du réseau Booléen entre les perturbations.Etant donnée la complexitée élevée de cette approche, on y explique également une approche intermédiaire, ou seulement les attracteurs du réseaux sont perturbables, permettant une complexité plus faible.Enfin, une étude de cas est faite, où divers réseaux Booléens biologiques sont utilisés, avec les différentes approches expliquées au long de la thèse.On y constate que les stratégies de reprogrammation séquentielles permettent de trouver des séquences de perturbations différentes, avec des perturbations plus petites que si l'on ne perturbe qu'une seule fois.