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modélisation de chimie artificielle

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Présentation au sujet: "modélisation de chimie artificielle"— Transcription de la présentation:

1 modélisation de chimie artificielle
Hyper-structures et modélisation de chimie artificielle dans le langage MGS Clément BOIN & Nicolas THIBAULT Maîtrise Informatique – Université d’Evry Val-d’Essonne – T.E.R. encadré par Jean-Louis Giavitto & Olivier Michel

2 Plan Introduction Modélisation d’un réseau autocatalytique
La chimie artificielle MGS Modélisation d’un réseau autocatalytique Modélisation d’un réseau biochimique Conclusion

3 La chimie artificielle
Chimie virtuelle Modèles discrets et combinatoires Avantages et Inconvénients +

4 Définition d’une expérience
Un ensemble d’objets Des règles de transformation Des règles d’interaction dynamique

5 MGS (Modèle Général de Simulation)
Langage dédié Langage déclaratif Deux interprètes : Ocaml et C++

6 Particularités de MGS Les collections topologiques Les transformations
Les enregistrements Lien avec la chimie +

7 Exemple MGS fun objets(m) = if m==1 then ():set else m::(objets (m-1))
fi;; trans premier = {x , y/(y%x==0) => x };; premier['iter='fixpoint](objets(100));;

8 Modélisation d’un réseau autocatalytique
Exposé chimique du problème Idée générale de modélisation Stratégie d’implémentation en MGS Représentation d’un polymère Création des produits et réactions Exécution Exemple d’utilisation et interprétation des résultats

9 Exposé chimique du problème
M1 + M M12 Sélectionner les polymères dominants Kf Kr

10 Idée générale de modélisation
Approche individuelle des polymères Utilisation d’entiers Création aléatoire des éléments 14

11 Représentation d’un polymère en MGS
Séquence Séquence avec déterminisme de la réaction Multi-ensemble

12 Création aléatoire des produits et réactions
Monomères Polymères Séquence des polymères initiaux Séquence des polymères possibles Réactions

13 Exécution des réactions
Création des produits et réactions Initialisation de la solution Transformation MGS générique Application de chaque réaction pour un pas d’évolution. Itération du processus pour plusieurs pas d’évolution.

14 Code MGS trans Biochimie = {
reaction_a = a, b, c /((a==nieme(i,reaction).poly1)& (b==nieme(i,reaction).poly2)&(c==nieme(i,reaction).cata)) => if condition(nieme(i,reaction).kf) then (nieme(i,reaction).poly_res)::c::():solution else a::b::c::():solution fi; reaction_b = a, c /((a==nieme(i,reaction).poly_res)& (c==nieme(i,reaction).cata)) => if condition(nieme(i,reaction).kr) then (nieme(i,reaction).poly1):: (nieme(i,reaction).poly2)::c::():solution else a::c::():solution fi; };;

15 Exemple Polymères initiaux : 42 , 42 Polymères possibles : 42 , 4242
Réaction : Kf = 42 Kr = 67 Kf = 62 Kr = 78

16 Exemple Après 20 itérations Après 50 itérations

17 Modélisation d’un réseau biochimique
L’expérience de A.E. Bugrim Modélisation en MGS Visualisation avec Imoview

18 Les molécules : Schéma logique
Stimulus Rec AC cAMP ATP R C PhK Ca2+ Agonist I + CI G Plasma Cytosol Reticulum endoplasmique Univers Structure générale de la cellule Les molécules : Schéma logique Fig.1

19 Les réactions : Réseau d’interactions
Stimulus 8 Ca2+extracell Channel(closed) Agonist 9 Channel(open) Rec* PhK 1 G-protein Ca2+intracell Rec 2 diff AC 10 G-protein* 3 (cAMP)2•R Ca•PhK R2C2 G-protein AC* C 5 6 diff diff ATP 4 cAMP 7 inh I Ca.PhK* CI Fig.2 Les réactions : Réseau d’interactions

20 L’expérience de Bugrim en MGS
Les molécules - enregistrements Structure générale - collections Les réactions - transformations Application récursive Aspects dynamiques Les temps de diffusion Les réactions non-déterministes

21 Code MGS (1) // Description des strutures dans l'espace
collection Volume = bag;; collection Membrane = bag;; collection Univ = Volume;; collection Plasma = Membrane;; collection Cytosol = Volume;; collection Retic_Endo = Membrane;; //== Initialisation RETICULUM := {nom="r2c2"}:: ():Retic_Endo ;; CYTOSOL := {nom="i"}:: {nom="phk"}:: {nom="atp"}:: RETICULUM:: ():Cytosol ;; PLASMA := {nom= "recepteur",actif=0}:: {nom="r2c2"}:: {nom= "gprot",actif=0}:: {nom= "ac",actif=0}::{nom= "channel",actif=0}:: CYTOSOL:: ():Plasma ;; U := {nom= "agonist",actif=1}:: {nom= "stimulus",actif=1}:: {nom= "ca++",diffuse=0}:: PLASMA:: ():Univ ;;

22 Code MGS (2) // Ensemble des réactions trans Biochimie = {
Incr = c:Cytosol => IncrCyt(c)::():Cytosol; //Incrémenter les tps de diffusion Reaction1 = a:Agonist1, p:Plasma => (a+{actif=0})::ActiveRecepteur(p)::():Univ; Reaction2 = r:Recepteur1, g:Gprot0 => (g+{actif=1})::(r+{actif=0})::():Plasma; Reaction3 = g:Gprot1, a: AC0 => (g+{actif=0})::(a+{actif=1})::():Plasma; Reaction4 = a: AC1, c:Cytosol =>(a+{actif=0}):: TransAtp(c)::():Plasma; Reaction5 = a:cAMP1, re:Retic_Endo/member({nom="r2c2"},re) => AleaR2C2(a,re); Reaction5b = r:R2C2, c:Cytosol/member({nom="camp",diffuse=DIFFCAMP},c) => delete({nom="camp",diffuse=DIFFCAMP}, ({nom="c",diffuse=0}::{nom="(camp)2.r"}::c))::():Plasma; Reaction6 = c:Cenzime1, x:CaPhK0 => c::(x+{actif=1})::():Cytosol; Reaction7 = c:Cenzime, i:I => Aleatoire(TAUXINIB,c,i); Reaction8 = s:Stimulus1, p:Plasma => (s+{actif=0})::ActiveChannel(p)::():Univ; Reaction9 = c:Ca2p, p:Plasma/member({nom="channel",actif=1},p) => AjoutPlasmaCa(DesChannel(p))::():Univ; Reaction10 = x:Ca2p1, y:PhK => {nom="caphk", actif =0}::():Cytosol; };;

23 Imoview (État initial)
Reticulum Cytosol Stimulus Agonist Plasma

24 État final Ca.PhK* CI

25 Conclusion MGS, langage abstrait Limites Complexité
Fonctions aléatoires Code peu réutilisable


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