Les techniques expérimentales modernes permettent de suivre les dynamiques individuelles d'expression génique et de quantifier leur variabilité dans des populations microbiennes isogéniques. L'une des sources de cette variabilité est la stochasticité affectant l'héritabilité des facteurs d'expression génique lors de la division cellulaire. Les relations de parenté entre les différentes cellules, qui peuvent être récupérées grâce à l'observation des cellules individuelles, constituent des informations précieuses pour la caractérisation de cette source extrinsèque de bruit dans l'expression génique. 

À partir d'un modèle pour les mécanismes de transcription et translation, je proposerai un modèle stochastique pour l'évolution de la dynamique d'expression génique dans une population de cellules et présenterai une méthode pour l'estimation de l'héritabilité et de la variabilité des paramètres d'expression génique à partir de données individuelles d'expression génique couplées aux informations de lignées. Je montrerai que notre approche fournit des estimateurs sans biais de l'héritabilité alors que les techniques indirectes ont tendance à la sous-estimer. Enfin, je présenterai l'application de notre méthode à des données de réponse de la levure à des chocs osmotiques et les conclusions biologiques associées. Ce travail est issu d'une collaboration avec Eugenio Cinquemani et Marc Lavielle.