Les mouvements commerciaux d’animaux constituent un vecteur privilégié pour la propagation de maladies infectieuses. En France, les exigences de traçabilité se sont traduites par la mise en place de bases de données nationales de suivi des animaux. Dans cette thèse, nous étudierons des modèles de graphes aléatoires spatialement explicites permettant de reproduire les interactions à courte et longue distance constatées empiriquement dans les mouvements commerciaux d’animaux. Nous nous placerons dans le cadre des réseaux scale-free percolation (SFP), qui combinent une inhomogénéité intrinsèque des nœuds avec un aléa dépendant de leur distance géographique. Nous établirons rigoureusement des relations générales entre les propriétés génératives du réseau (distance géographique et relations commerciales) et les caractéristiques des processus épidémiques qui s’y propagent. Nous combinerons ensuite les données de mouvements d’animaux avec des informations géographiques de haute résolution (SIG) pour aboutir à une représentation spatialisée des réseaux commerciaux d’animaux d’élevage permettant la calibration des modèles de graphes étudiés et l’étude de scénarios épidémiques variés.
Les microbiotes sont les communautés de microorganismes formées par des bactéries, phages, virus, archées, champignons associées à un hôte vivant, végétal, animal ou humain. Les microbiotes et leur hôte établissent un dialogue permanent qui joue un rôle crucial dans la physiologie et la santé de celui- ci. Par exemple, chez les mammifères et l’homme en particulier, les fonctions du tube digestif que sont la digestion ou la protection contre des pathogènes sont assurées de façon indissociable par les cellules épithéliales et immunitaires mais également par le microbiote intestinal. Il a été montré que le bénéfice mutuel (mutualisme) existant entre l’hôte et son microbiote intestinal est influencé par l’environnement, l’alimentation et plus généralement pour l’homme par le style de vie, et que l’altération de cet équilibre, appelée dysbiose, est associé à certains déséquilibres ou pathologies comme l’obésité et les maladies inflammatoires de l’intestin. La compréhension des déterminants et la détection de signes annonciateurs de ces déséquilibres, liés à la composition, la diversité, l’activité métabolique du microbiote et à la physiologie de l’hôte et son régime alimentaire, constituent donc un enjeu important en santé humaine et animale. Le sujet de thèse est construit à partir de cette problématique applicative, l’objectif est de développer des modèles, des méthodes et des outils mathématiques qui permettent de contribuer à la compréhension de la dynamique d’un ensemble formé par un écosystème microbien complexe et son hôte, et à la prédiction de sa composition et de son activité. Les applications concerneront essentiellement le microbiote du côlon chez l’homme ou la souris.
Le travail de thèse comprendra trois axes, le premier orienté vers la modélisation, le deuxième vers le développement de méthodes pour l’analyse de données et le troisième sera consacré à l’analyse effective de données en lien avec les modèles.
Le projet s’insère dans le collectif de recherche impliqué dans le projet ERC Homo.symbiosus du Pr Joël Doré membre de l’équipe FInE (Fonctionalité de l’écosystème Intestinal) à l’Institut MICALIS INRA-AgroParisTech. Ce collectif comprend des équipes de microbiologistes, bioinformaticiens et statisticiens, nutritionnistes et médecins à la pointe des recherches mondiales sur le microbiote intestinal humain.
Directeur.trice : Béatrice Laroche - Equipes : Dynenvie