Journées MOABI

De MIAT INRA
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Méthodologies d'Optimisation pour l'AgroBIologie

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Journées du Réseau Méthodologique OPTIM du département MIA  LogOptim.png


27 Novembre 2015, ISC, 113 rue Nationale.75013 Paris.
URL ISC: http://iscpif.fr/contact/
Date limite de soumission des résumés : 15 Novembre 2015.


Animateurs :
Evelyne Lutton, Evelyne.Lutton@grignon.inra.fr
Thomas Schiex, Thomas.Schiex@toulouse.inra.fr

Les travaux de l'INRA sur et autour des méthodes algorithmiques d’optimisation sont très riches, variés et multiformes. Aussi bien du point de vue de la conception de méthodes et d’outils, où l’on voit émerger de nouvelles méthodes répondant à des besoins génériques ou spécifiques apparaissant dans des problématiques pertinentes pour l'INRA (optimisation sous contraintes, multi-objectifs, séquentiels, non linéaires, nécessitant des temps de calcul importants, à partir de données incertaines, ou avec un critère probabiliste), que du point de vue de la modélisation et de la résolution effective de problèmes. Ces travaux sont réalisés aussi bien au sein du département MIA que parmi les modélisateurs disséminés dans les différents départements de l’INRA.
Les applications traitées sont extrêmement variées. Très nombreuses en bioinformatique (génétique, biologie structurale, biologie des systèmes, analyse de séquences, localisation d'ARNs), elles concernent aussi le contrôle de processus spatio-temporels (adventices, bio-agresseurs des cultures, pathogènes dans les élevages), l’optimisation d’échantillonnage pour la cartographie de processus spatiaux et plus généralement l’optimistion d’expériences, la décision dans les agro-écosystèmes, la modélisation et la simulation de systèmes de culture ou de systèmes agro-alimentaires, le comportement animal, l’apprentissage de modèles in-silico, l’aide à la conception ou l’aide à la décision (notamment dans un cadre de durabilité).
Les techniques employées vont des méthodes déterministes exactes (programmation dynamique, linéaire, en nombres entiers, par contraintes,...) jusqu’aux heuristiques stochastiques (MCMC, recuit simulé, recherche tabou, programmation dynamique stochastique...) ou aux heuristiques à base de population (algorithmes génétiques, stratégies d’évolution, essaims particulaires, algorithmes à colonies de fourmis, heuristiques de reparamétrisation).

Les journées MOABI visent à constituer un espace d’interaction spécifiquement INRA autour de ces questions. Elles sont largement ouvertes à toutes les déclinaisons de l'optimisation (discrète ou continue, linéaire ou non, convexe, combinatoire, exacte ou approchée, avec un critère de type espérance, avec ou sans garantie) et à toutes ses applications à l'intérieur de l'INRA (agronomie, écologie, économie, procédés de transformation, biologie moléculaire ou des systèmes, bioinformatique...). Nous souhaitons faciliter le partage et intensifier les échanges entre concepteurs et/ou utilisateurs de méthodes. En effet, la coloration des problèmes traités à l’INRA peut mener à des développements spécifiques. Le défi de l’éco-conception par exemple nécessite de développer des techniques d’optimisation robustes, rapides, multi-objectifs, permettant de gérer les incertitudes et l’incomplétude des données, voire aussi l’incertitude et la subjectivité des fonctions objectives.

Format de ces journées :
Ces journées combineront présentations invitées et contributions sous forme de présentation orale et/ou de poster. Les présentations orales dureront une trentaine de minutes au plus, en anglais ou en français (au choix).


Pour proposer une contribution, soumettez un PDF à mailto:moabi2015@listes.inra.fr avant le 15 Novembre 2015. Les acceptations se feront au fil des soumissions. : les soumissions se feront sous forme de résumé d'une page A4, en taille 10pt minimum, avec des marges de 2cm au moins, au format PDF. Le résumé devra se focaliser sur un problème d'agrobiologie et la problématique d'optimisation soulevée et éventuellement sur les méthodes mobilisées et résultats déjà obtenus (ou non).

Présentations invitées

Modules in Hyper-Networks: an application to biological networks. Leen Stougie (Centre for Mathematics and Computer Science (CWI) et Operations Research, VU University, Amsterdam). 

Mathematically, a network is defined by a set of nodes and (directed) arcs between pairs of nodes. The (hyper-)arcs of hyper-networks are directed from a subset of the nodes into another subset of the nodes. Thus, hyper-networks enhance the modelling power of ordinary networks. Especially in biological networks where there are often combinations of causes for some phenomenon, hyper-arcs are the most accurate mathematical description.

Specifically in metabolic network analysis, such hyper arcs describe qualitatively the reactions taking place. Numbers can be attached to indicate the number of substrate and product molecules involved. Biologists are interested in a description of all the basic extreme pathways that such a network exhibits. However, for reasonably sized networks, the number of such extreme pathways explodes. 

In this lecture we show how this combinatorial explosion comes from a Cartesian product of extreme pathways of much smaller subnetworks, that could even allow the biologists to study the networks by visual inspection. The tools to find these subnetworks, which we call modules, are based on a mathematical theory of matroids, which we briefly explain. The method works particularly well for hyper-networks composed of a union of optimal pathways, the so-called Optimal Flux Balance Space. 

We will illustrate the ideas on simple examples and give some results on optimal flux balance spaces of real-life metabolic networks, among which some rather large ones from E. coli. At the end we will show some extensions of the basic modules. 

This is based on work in collaboration with Arne Reimers.


Second invited speakerJan F.M. Van Impe, Division Head BioTeC+, Katholieke Universiteit Leuven - Department of Chemical Engineering
BioTeC - Chemical and Biochemical Process Technology and Control (cancelled).

Programme

  • 09h15: Accueil
  • 09h30: Leen Stougie (présentation invitée, cf. au dessus) [Diapos]
  • 10h30: Pause
  • 11h00: The optimization problems of rumen microbes, Rafael Muñoz-Tamayo (INRA/MOSAR, AGroParisTech) [Diapos]
  • 11h20: Quantitative prediction of genome-wide resource allocation in bacteria, Anne Goelzer (INRA/MaIAGE, Jouy en Josas) [Diapos]
  • 11h40: Optimal resource allocation enables mathematical exploration of microbial metabolic configurations. Laurent Tournier(INRA/MaIAGE, Jouy en Josas)
  • 12h00: Combinatorial optimization methods to complete and analyse a metabolic network. Julie Laniau (INRIA/Dyliss, Rennes) [Diapos]
  • 12h20: Calculs et interprétations de caractérisations multiples, Arthur Chambon (LERIA, Univ. Angers) [Diapos]
  • 12h40: Repas (sur place)
  • 13h40: Programmation par Contraintes en Viticulture et Œnologie. Philippe Vismara (INRA/MISTEA - LIRMM, Montpellier) [Diapos]
  • 14h00: Hybrid Levenberg-Morisson-Marquardt and ensemble Kalman smoother method. Elhoucine Bergou (INRA/MaIAGE, Jouy en Josas) [Diapos]
  • 14h20: Economic objective: how can it be included in the design optimization? Mohamad Hobballah (Univ. Bordeaux) [Diapos].
  • 14h40: Génération automatique de cartes interprétables en agriculture de précision : une approche par optimisation. Patrice Loisel (INRA/MISTEA, Montpellier) [Diapos]
  • 15h00: Prise en compe de l’incertiture climatique lors de l’optimisation à base de simulation de traits phénotypiques de tournesol. Ronan Trépos (INRA/MIAT, Toulouse). [Diapos]
  • 15h20: Pause café
  • 15h40: First step towards the modeling of stochastic gene expression effect on resource allocation and bacterial growth, Marc Dinh (INRA/MaIAGE, Jouy en Josas) [Diapos]
  • 16h00: Modèles graphiques stochastiques et optimisation pour la gestion de systèmes agroécologiques. Régis Sabbadin (INRA/MIAT, Toulouse). [Diapos]
  • 16h20: Algorithme stochastique d’estimation convergent efficace en grande dimension. Application à l’estimation dans le modèle statistique déformable d’images. Estelle Kuhn (INRA/MaIAGE, Jouy en Josas) [Diapos]
  • 16h40: Optimisation combinatoire et sciences de la vie, Thomas Schiex (INRA/MIAT, Toulouse) [Diapos]
  • 17h00: Discussion sur les suites à donner.
  • 17h30: Majorant sur la date de fin

Comité de programme

  • Rumen Andonov (IRISA)
  • Vincent Fromion (INRA)
  • Evelyne Lutton (INRA)
  • Thomas Schiex (INRA)
Génotoul BioInfo
Équipe RECORD
IMABS
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