Ce projet de recherche s’inscrit dans le cadre de la plateforme de culturomique du PEPR SAMS et vise à développer des modèles mathématiques et des outils numériques pour l’analyse descriptive et prédictive de petits consortia microbiens. Le post-doctorant aura pour mission de concevoir et d’adapter des modèles dynamiques, principalement fondés sur des équations différentielles ordinaires, permettant de décrire l’évolution et les interactions au sein de communautés microbiennes cultivées in vitro.
Un accent particulier sera mis sur l’intégration de données expérimentales multi-échelles (métabolomique, transcriptomique, etc.) et sur le développement de méthodes d’apprentissage automatique guidées par la physique (Physics-Informed Neural Networks, PINNs) afin d’exploiter pleinement les données générées par les partenaires expérimentateurs.
L’objectif scientifique est de proposer des outils de modélisation capables d’identifier les interactions pertinentes entre souches, de caractériser des configurations fonctionnelles robustes et de contribuer à la conception rationnelle de consortia microbiens performants.