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Biological Networks Entropies: examples in neural, genetic and social networks
Date de création :
24.05.2018Auteur(s) :
Jacques DEMONGEOTPrésentation
Informations pratiques
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Description de la ressource
Résumé
The networks used in biological applications at different scales (molecular, cellular and populational) are of different types, genetic, neuronal, and social, but they share the same dynamical concepts, the notion of intercation graph G(J) associated to their Jacobian matrix J, and also the concepts of frustrated nodes, positive or negative circuits of G(J), kinetic energy, entropy, attractors, structural stability, etc...are relevant and useful for studying the dynamics and the robustness of these systems. We will give some general results available for both continuous and discrete biologial networks and then, give some specific applications (a neural network involved in the memory evocation, a genetic network responsible of the Iron control and a social network accounting for the obesity spread in a high school environment).
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- Intelligence artificielle, réseaux neuronaux, automates cellulaires, vie artificielle (006.3)
- biomathématiques (570.151)
Domaine(s)
- Intelligence artificielle : apprentissage, représentation
- Fouille de données
- Informatique
- Biologie
- Biologie, biochimie, génétique
- Approche didactique et pédagogique
- Approche scientifique - Recherche
- Entretiens, portraits, itinéraires
- Outils, méthode et techniques scientifiques
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Édition
- INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique)
Diffusion
Document(s) annexe(s)
Fiche technique
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
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