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Thèse de doctorat

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Titre

MIM-Logic: a logic for reasoning about molecular interaction maps

Auteur

Obeid, Naji

Directeur de thèse

Farinas del Cerro, Luis

Date de soutenance

2014-12-05

Établissement de soutenance

Université de Toulouse

Université Toulouse III - Paul Sabatier

École doctorale

Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)

Structure de recherche

Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505

Discipline

Intelligence artificielle

Sujet

Mathématiques

Mots-clés en français

Molecular Interaction Maps

Metabolic Networks

Bioinformatics

Logic

First Order Logic

Abduction

Deduction

Casual Networks

Résumé en français

Les séries de réactions biochimiques apparaissant au cœur d'une cellule forme ce qu'on appelle des voies métaboliques. La plupart de ces voies sont très complexes impliquant un grand nombre de protéines et d'enzymes. Une représentation logique de ces réseaux contribue au raisonnement à propos de ces voies en général, allant du fait de répondre à certaines questions, compléter des arcs et nœuds manquant, et trouver des incohérences. Dans ce contexte on propose un nouveau model logique basé sur un fragment de logique de premier ordre capable de décrire les réactions apparaissant dans des Molecular Interaction Maps. On propose aussi une méthode de déduction automatique efficace capable de répondre aux questions par déduction pour prédire les résultats des réactions et par abduction pour trouver les états des protéines et de leurs réactions. Cette méthode automatique est basée sur une procédure de traduction qui élimine les quantificateurs des formules de logique premier ordre.

Résumé en anglais

The series of biochemical reactions that occur within a cell form what we call Metabolic Pathways. Most of them can be quite intricate and involve many proteins and enzymes. Logical representations of such networks can help reason about them in general, where the reasoning can range from answering some queries, to completing missing nodes and arcs, and finding inconsistencies. This work proposes a new logical model based on a fragment of first-order logic capable of describing reactions that appear in a Molecular Interaction Maps. We also propose an efficient automated deduction method that can answer queries by deduction to predict reaction results or by abductive reasoning to find reactions and protein states. This automated deduction method is based on a translation procedure that transforms first-order formulas into quantifier free formulas.

Numéro national de thèse

2014TOU30186

Date de publication

2015-05-13T09:42:30