Pierre angulaire de l’inférence statistique, le cadre d’entropie maximale est de plus en plus utilisé pour construire des modèles descriptifs et prédictifs de systèmes biologiques, en particulier de réseaux biologiques complexes, à partir de grands ensembles de données expérimentales. Sa large applicabilité et le succès qu’il a obtenu dans différents contextes dépendent à la fois de sa simplicité conceptuelle et de sa solidité mathématique. Nous essayons ici de passer en revue de manière concise les éléments de base du principe d’entropie maximale, à partir de la notion d' »entropie », et de décrire son utilité pour l’analyse des systèmes biologiques. À titre d’exemples, nous nous concentrons spécifiquement sur le problème de la reconstruction des réseaux d’interaction génique à partir de données d’expression et sur des travaux récents visant à élargir notre compréhension systémique du métabolisme bactérien. Enfin, nous soulignons certaines extensions et limites potentielles de l’approche de l’entropie maximale, et soulignons des développements plus récents qui sont susceptibles de jouer un rôle clé dans les défis à venir de l’extraction de structures et d’informations à partir de données biologiques de plus en plus riches et à haut débit.
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