Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

DESCRIPTION

Ce projet vise à développer des méthodes quantitatives pour l'étude des systèmes biologiques, avec des questions centrées sur la génération et le maintien de la diversité génétique dans les populations bactériennes. Il s'appuiera fortement sur des outils mathématiques et informatiques et sur des concepts issus du domaine de l'intelligence artificielle.

Nous visons à répondre à deux questions biologiques principales :

(1) Quels sont les facteurs écologiques qui favorisent ou entravent la génération de diversité génétique dans les populations bactériennes ? En particulier, quel est l'effet des interactions écologiques ?

entre les individus ?

(2) Quelles pressions de sélection résultent des contraintes biochimiques liées au métabolisme (robustesse et stabilité de l'expression malgré les fluctuations stochastiques), quels sont leurs effets sur l'organisation et la diversification des génomes, et quels sont leurs effets sur l'évolution des interactions entre individus ?
 

Nous combinerons trois types d'approches :

• simulations stochastiques pour l'émergence de mutations au sein de populations bactériennes quasi-clonales (inspirées du test de fluctuation de S. Luria et M. Delbrück) avec des méthodes de calcul bayésien approximatif pour l'estimation des paramètres
• simulations de l'évolution du génome basées sur des individus de type vie artificielle, avec une couche d'interactions métaboliques inter-individuelles et des contraintes biochimiques intra-individuelles
• l'analyse des génomes bactériens et des métagénomes, avec (a) l'analyse de l'équilibre des flux pour comprendre les contraintes métaboliques dans les génomes complets (ou les génomes reconstruits à partir du séquençage par injection) et (b) l'analyse des schémas de cooccurrence dans les microbiomes, en s'appuyant fortement sur des méthodes d'apprentissage automatique pour la réduction de la dimensionnalité.

chaire

Un doctorant est actuellement en cours de recrutement grâce à cette chaire. Au-delà du financement, nous espérons que le MIAI constituera un terrain propice aux discussions interdisciplinaires sur les applications de l'intelligence artificielle à l'étude des systèmes biologiques.