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pro vyhledávání: '"Réseau Booléen"'
Autor:
Chevalier, Stéphanie
Publikováno v:
Bio-informatique [q-bio.QM]. Université Paris-Saclay, 2022. Français. ⟨NNT : 2022UPASG061⟩
Dynamic models are essential tools for exploring regulatory mechanisms in biology. This thesis was guided by the need expressed in oncology and developmental biology to automatically infer Boolean networks reproducing cellular differentiation process
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::9a043665f9f39e7a6967a135ac297d93
https://theses.hal.science/tel-03917566/document
https://theses.hal.science/tel-03917566/document
Autor:
Diop, Ousmane
Publikováno v:
Automatique / Robotique. Université Paris-Saclay, 2020. Français. ⟨NNT : 2020UPASG013⟩
In this thesis, we are interested in the qualitative analysis of the dynamics of two biological cycles that are central in eukaryotic cells, the cell division cycle and the circadian clock. For that purpose, we use asynchronous Boolean networks that
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::fab3a3c7b971358ae52b55e6900472a8
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03166968/file/92975_DIOP_2020_archivage.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03166968/file/92975_DIOP_2020_archivage.pdf
Autor:
Diop, Ousmane
Publikováno v:
Automatique / Robotique. Université Paris-Saclay, 2020. Français. ⟨NNT : 2020UPASG013⟩
In this thesis, we are interested in the qualitative analysis of the dynamics of two biological cycles that are central in eukaryotic cells, the cell division cycle and the circadian clock. For that purpose, we use asynchronous Boolean networks that
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::fab3a3c7b971358ae52b55e6900472a8
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03166968/file/92975_DIOP_2020_archivage.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03166968/file/92975_DIOP_2020_archivage.pdf
Autor:
Poret, Arnaud
Cette thèse est consacrée à la modélisation qualitative des réseaux biologiques pour l'innovation thérapeutique. Elle étudie comment utiliser les réseaux Booléens, et comment les améliorer, afin d'identifier des cibles thérapeutiques au mo
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2015LYO10090/document
Autor:
Poret, Arnaud
Publikováno v:
Quantitative Methods [q-bio.QM]. Université Claude Bernard-Lyon I, 2015. English. ⟨NNT : 2015LYO10090⟩
This thesis is devoted to the qualitative modeling of biological networks for therapeutic innovation. It investigates how to use the Boolean network formalism, and how to enhance it, for identifying therapeutic targets through in silico approaches. I
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::470a791e0fd74eafb6ccd6aee595609c
https://theses.hal.science/tel-01647677/file/TH2015PoretArnaud.pdf
https://theses.hal.science/tel-01647677/file/TH2015PoretArnaud.pdf
Autor:
Tardif, Dominic
La loi de Moore prédit que le nombre de composants dans un circuit double tous les 18 mois. Cette augmentation permet de diminuer les délais dans ces composants, mais amènent une augmentation des délais liés aux interconnexions par rapport aux d
Externí odkaz:
http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/1594
Autor:
Sakho, Ibrahima
Proposition d'une méthode dite de positionnement pour la conception d'algorithmes parallèles pour réseaux symboliques composés de cellules programmables. Simulation d'algorithmes symboliques dans le langage Occam, caractérisé par un mécanisme
Externí odkaz:
http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00323979
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/32/39/79/PDF/Sakho.Ibrahima_1987_these.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/32/39/79/PDF/Sakho.Ibrahima_1987_these.pdf
Autor:
Garg, Abhishek
Advancements in high-throughput technologies to measure increasingly complex biological phenomena at the genomic level are rapidly changing the face of biological research from single-gene single-protein experimental approach to studying the behaviou
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1b54a4609f8c267e57245f2f0f7bbb9a
https://infoscience.epfl.ch/record/138755
https://infoscience.epfl.ch/record/138755