Mathématiques et Informatique Appliquées
du Génome à l'Environnement

 

 

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Thèse

Characterisation of Knowledge Graph through network tools: application to the Omnicrobe knowledge graph (DC11)

Offer description
In brief:
We are looking for one Doctoral Candidate (DC) to join our project at multiple sites in the EU with a master’s degree in a relevant discipline (Physics, Computer science, Mathematics, Statistics, Engineering or related fields) interested in learning and developing Network and Machine Learning tools for the analysis and construction of Knowledge Graphs related to bacterial communities used for food processing.

Cotation d'information et analyse de la dynamique de vie de la connaissance. Application au suivi temporel de la fiabilité des informations bibliographiques sur des insectes vecteurs de pathogènes des plantes.

We are looking for candidates who have proven knowledge of NLP and Machine Learning.

Renforcer les connaissances sur les risques associés aux pesticides sur les pollinisateurs dans différents contextes paysagers pour concevoir des paysages de santé

Contexte : Les pollinisateurs sauvages assurent une fonction essentielle au sein des agroécosystèmes : la pollinisation des plantes à fleurs et des cultures.

PhD studentship in information extraction and knowledge representation to optimize the surveillance of plant pathogen vectors.

We are seeking a highly motivated PhD candidate within the framework of the research project "Information acquisition from textual data for early insect vector surveillance inplant health”. The central aim of the thesis project is to develop ontology-based NLP methods to acquire updated and relevant knowledge on epidemic diseases for improved risk management linked to insect vectors.

PhD offer: Towards a digital twin of the gut microbiota: a multidisciplinary approach for an in-depth understanding of composition, function and interaction with the host.

Keywords : 

Biomathematical models in microbial ecology, modeling, numerical analysis, dynamic systems, data analysis

Scientific background :

Outils et méthodes pour la modélisation de la dynamique d’écosystèmes microbiens complexe à partir d’observations expérimentales temporelles : application à la dynamique du microbiote intestinal.

Contexte : L’objectif de cette thèse de biomathématiques est de développer des modèles, méthodes et outils pour contribuer à la compréhension de la dynamique d’un écosystème microbien complexe et à la prédiction de sa composition et de son activité.

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