La biologie des systèmes est un domaine émergent et multidisciplinaire qui porte de plus en plus
d’attention au cours des dernières années. Le développement rapide de nouvelles technologies expérimentales en biologie et en médecine se traduit par une énorme quantité de données biologiques non seulement sur les séquences et les structures, mais aussi sur leurs dépendances et interactions pour de nombreux procaryotes et eucaryotes.

Ainsi, de nouvelles bases de données sur l’expression génique, l’interaction protéine-protéine et les mécanismes (pathway) ont été développées. Cette quantité de données permet aux scientifiques d’investiger sur les processus de cellules moléculaires à grande échelle.
A l’aide de ces données expérimentales nouvellement disponibles, de nombreux modèles in silico qualitatifs et quantitatifs ont été construits afin d’obtenir de nouvelles informations sur le comportement des systèmes biochimiques, conduisant à une meilleure compréhension des processus moléculaires.
Le manque de méthodes computationnelles pour explorer ces données expérimentales a conduit à une explosion du développement de méthodes dans ce domaine. Les méthodes en biologie des systèmes computationnels couvrent les techniques discrètes, continues et stochastiques. Beaucoup d’entre elles sont basées sur des principes et des algorithmes connus depuis plus de 20 ans. Le formalisme mathématique de la théorie des réseaux de Petri peut englober toutes ces techniques. Depuis environ 15 ans, des modèles de réseaux de Petri de systèmes biochimiques ont été développés, simulés et analysés avec succès. Au cours des cinq dernières années, de nombreux articles ont été publiés en appliquant la théorie des réseaux de Petri à différents types de systèmes biochimiques qui modélisent la régulation des gènes, la transduction du signal et / ou le métabolisme dans des domaines d’application biologiquement différents.
Cette section explique les fondements des réseaux de Petri et reflète les principales applications des réseaux de Petri en biologie m