Circuits and network dynamics in synthetic biology and neuroscience.

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Actualités : Séminaire de Recherche ICFP
du 14 au 18 novembre 2022 :

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Contact - Secrétariat de l’enseignement :
Tél : 01 44 32 35 60
enseignement@phys.ens.fr

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Enseignants : Pascal Hersen (CNRS Curie) + Georges Debregas (CNRS SU), Volker Bormuth (MdC SU)

Chargé de TD :

Nombre d’ECTS : 3

Langue d’enseignement  : English

Modalité d’évaluation : Exam through article presentation.

Description : This course will explore how living systems make use of circuits and networks to process information from neuroscience to synthetic biology.

1 - Neuroscience Network
Data in neuroscience has long been limited to the recording of a few units (neurons) in anesthetized animals. Recent technological developments now make it possible to monitor and even manipulate the dynamics of extended neuronal networks in behaving animals. These new data can thus be confronted to theoretical or numerical network models inspired by statistical physics. In this course, we will provide insights into both aspects (theoretical and experimental) of modern integrative neuroscience.

Outline :
- New experimental approaches for the recording of extended neural networks.
- Persistence in neural circuits and attractor models.
- Data-driven network models in neuroscience.

2 - Synthetic Biology Circuits
Recent technological development in molecular biology have revolutionized our ability to design, build and manipulate genetic networks in cells. This led to the development of Synthetic Biology which links biology to engineering and physics to program advanced cellular functions. Here we will present the basics of synthetic biology, discuss its limitations and give theoretical and experimental examples on how control theory can be applied to synthetic biology to build safer and more robust genetic networks.

Outline :
Synthetic biology 101.
Applications and limitations of synthetic biology.
Control theory and Cybergenetics.

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