Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Modélisation Multi-Échelles
Approche computationnelle intégrant simultanément plusieurs niveaux d'organisation biologique (moléculaire, cellulaire, tissulaire) pour capturer les émergences et interactions complexes.
Dynamique Cellulaire Computationnelle
Simulation numérique du comportement individuel et collectif des cellules incluant division, migration, différenciation et apoptose dans un environnement virtuel reproduisant les conditions physiologiques.
Réseaux de Régulation Génétique
Systèmes d'équations différentielles ou modèles discrets décrivant les interactions entre gènes, protéines et métabolites pour prédire l'expression génétique et les états cellulaires.
Modèles Compartimentaux Épidémiologiques
Framework mathématique divisant la population en compartiments (S-I-R, S-E-I-R) et utilisant des équations différentielles ordinaires pour simuler la transmission et l'évolution des maladies infectieuses.
Automates Cellulaires Biologiques
Systèmes discrets où chaque cellule évolue selon des règles locales prédéfinies, utilisés pour simuler la croissance tumorale, la morphogenèse ou l'organisation spatiale des tissus.
Méthodes de Monte Carlo Biomédicales
Techniques d'échantillonnage stochastique appliquées à la simulation de phénomènes biologiques rares ou complexes comme la diffusion moléculaire, les interactions protéine-protéine ou la radiothérapie.
Modèles de Réaction-Diffusion
Systèmes d'équations aux dérivées partielles décrivant l'évolution spatio-temporelle de concentrations chimiques impliquées dans la morphogenèse, la signalisation cellulaire ou la propagation d'ondes biochimiques.
Dynamique Adaptative Évolutive
Théorie combinant génétique des populations et dynamique évolutive pour prédire l'évolution des traits phénotypiques sous pression de sélection dans des environnements changeants.
Réseaux de Petri Biologiques
Modèles mathématiques basés sur graphes et transitions représentant les processus métaboliques, les voies de signalisation ou les cycles cellulaires avec analyse qualitative et quantitative.
Systèmes Hybrides Dynamiques
Combinaison d'équations différentielles continues et d'événements discrets pour modéliser les systèmes biologiques présentant des changements d'états abrupts comme la division cellulaire ou les commutations génétiques.
Optimisation Multi-Objectif Biologique
Méthodes algorithmiques recherchant des compromis optimaux entre plusieurs objectifs biologiques conflictuels comme survie vs reproduction ou efficacité vs coût énergétique.
Chaînes de Markov en Biologie
Processus stochastiques modélisant les transitions entre états biologiques sans mémoire, appliqués à l'évolution des séquences d'ADN, la dynamique des canaux ioniques ou les épidémies.
Simulation de Flux de Populations
Modèles computationnels basés sur des agents ou des équations différentielles partiels pour simuler les mouvements migratoires, la dispersion spatiale et les interactions entre populations d'espèces.
Modélisation de Signalisation Cellulaire
Représentation mathématique des cascades biochimiques transmettant les signaux extracellulaires vers le noyau, incluant phosphorylation, amplification et rétrocontrôle négatif.