Post-doctorants.tes présents.tes


CAEN Auguste
: du au
Modélisation du rÎle du microbiote dans l'acquisition et la transmission de bactéries pathogÚnes résistantes aux antibiotiques

Encadrant(s) : Elisabeta vergu et BĂ©atrice Laroche
Equipes : Dynenvie

MALOU Thibault
: du au
Localisation d’insectes ravageurs par rĂ©solution d’un problĂšme inverse sur la dispersion de phĂ©romones

Encadrant(s) : Simon Labarthe (INRAE UMR Biogeco Bordeaux), François Deslandes, Béatrice Laroche, Elisabeta Vergu

Contrat : PheroSensor
Equipes : Dynenvie

NGUYEN Minh-Lien Jeanne
: du au
Optimisation multi-critĂšres et estimation en prĂ©sence d’alĂ©a. Application Ă  la sĂ©lection de variĂ©tĂ©s multi-performantes en vĂ©gĂ©tal en prĂ©sence de variabilitĂ© environnementale.

Encadrant(s) : Estelle Kuhn

Contrat : PEPR Co-breeding
Equipes : Dynenvie

Le poste est positionnĂ© au sein du projet de recherche Co-breeding du PEPR AgroĂ©cologie et NumĂ©rique dĂ©diĂ© Ă  la co-conception de schémas de sélection pour améliorer la multi-performance (économique, sociale et environnementale) et développer des productions agroécologiques. L’objectif du poste est de dĂ©velopper une mĂ©thodologie mathĂ©matique et de la mettre en oeuvre pour rĂ©aliser une optimisation multi-critĂšres intĂ©grant des composantes alĂ©atoires dĂ©crivant l’environnement de la plante (climat, sol
). Il s’agira Ă©galement d’établir ses propriĂ©tĂ©s thĂ©oriques et de quantifier ses performances pratiques. Les critĂšres visĂ©s seront des critĂšres d’intĂ©rĂȘt classiques comme par exemple le rendement et la valeur Ă©conomique. D’autres critĂšres complĂ©mentaires peuvent ĂȘtre par exemple l’empreinte carbone et des aspects liĂ©s Ă  la morphologie de la plante dans un contexte de culture en mĂ©lange ou en association. Cette optimisation simultanĂ©e de plusieurs objectifs permettra de sĂ©lectionner des variĂ©tĂ©s vĂ©gĂ©tales Ă  la fois rentables, Ă©co-responsables et robustes dans un contexte de changement climatique. Les donnĂ©es de rendement de blĂ© utilisĂ©es proviennent d’une expĂ©rience de 220 variĂ©tĂ©s de blĂ© observĂ©es dans 42 environnements avec des conditions de cultures et climatiques contrastĂ©es.


Sadeghi Arjmand Saeed
: du au
Utilisation de l'approche RBA pour définir des stratégies pour soigner le cancer du foie ou de l'intestin

Encadrant(s) : Vincent Fromion

Contrat : Mitotic (ITMO Cancer)
Equipes : BioSys

Description du projet ou de l’opĂ©ration de recherche : Le mĂ©tabolisme du cancer est l'un des plus anciens domaines de recherche en biologie du cancer, prĂ©cĂ©dant d'environ 50 ans la dĂ©couverte des oncogĂšnes et des suppresseurs de tumeurs. Les questions clĂ©s qui orientent la recherche dans ce domaine sont celles consacrĂ©es Ă  l'identification de candidats mĂ©taboliques clĂ©s dont l'inactivation pourrait nuire gravement aux cellules tumorales tout en Ă©pargnant les cellules normales. Nous devons donc explorer en dĂ©tail les possibilitĂ©s de croissance des cellules normales et cancĂ©reuses et dĂ©terminer si ces derniĂšres sont capables de se multiplier en utilisant les ressources disponibles dans leur microenvironnement, en prĂ©sence ou en l'absence d'agents thĂ©rapeutiques spĂ©cifiques. Pour rĂ©pondre Ă  ce problĂšme, notre approche consiste Ă  utiliser la modĂ©lisation de la cellule entiĂšre pour prendre en compte non seulement les activitĂ©s mĂ©taboliques, mais aussi les autres fonctions cellulaires qui peuvent ĂȘtre impactĂ©es lors de l'adaptation des cellules cancĂ©reuses. Parmi les techniques de modĂ©lisation de la cellule entiĂšre, le cadre de modĂ©lisation basĂ© sur les contraintes (CBM), et en particulier le cadre d'analyse de l'Ă©quilibre des ressources (RBA) (dĂ©veloppĂ© par l’équipe BioSys de MaIAGE qui accueille ce post doc), offre un bon compromis entre la prĂ©cision de la prĂ©diction des phĂ©notypes cellulaires et la tractabilitĂ© numĂ©rique.

-       DĂ©finition des activitĂ©s de recherche : DĂ©velopper une nouvelle approche fondĂ©e sur la construction et l’analyse de modĂšles RBA des cellules de foie et des intestins permettant tout d’abord d’identifier finement les stratĂ©gies utilisĂ©es par les cellules cancĂ©reuses pour Ă©chapper aux inhibiteurs mĂ©taboliques usuellement utilisĂ©s pour soigner le cancer, et de proposer dans un second temps, des stratĂ©gies thĂ©rapeutiques, permettant d’inhiber la multiplication des cellules cancĂ©reuses (sans trop perturber les cellules saines).  

-       Des tĂąches Ă  accomplir et des rĂ©sultats attendus : 

DĂ©velopper des modĂšles RBA Ă  l'Ă©chelle du gĂ©nome, en fonction des tissus biologiques traitĂ©s et des spĂ©cificitĂ©s du rĂ©seau mĂ©tabolique Ă©tudiĂ©. Cela conduit d'abord Ă  mettre en Ɠuvre nos outils permettant de reconstruire de façon quasi-automatique les modĂšles RBA des cellules considĂ©rĂ©es. Il s’agit en particulier dans ce projet de mettre en Ɠuvre nos rĂ©cents dĂ©veloppements thĂ©oriques permettant de modĂ©liser et d'analyser des cellules eucaryotes, Ă  travers la prise en compte explicite de ses diffĂ©rents compartiments, comme par exemple la mitochondrie ; 

Valider, tester et comparer de maniĂšre approfondie les modĂšles RBA construits, Ă  la rĂ©alitĂ© biologique expĂ©rimentale. Tout d’abord, sur des cellules saines, Ă  travers l’analyse et la validation des prĂ©dictions du modĂšle nominal. Dans un second temps, l’analyse et la validation des prĂ©dictions associĂ©es aux modĂšles RBA concernant les cellules cancĂ©reuses. Ces deux Ă©tapes s’appuieront rĂ©solument, mais pas uniquement sur la comparaison fine et l’analyse fine des donnĂ©es omiques disponibles et nouvellement gĂ©nĂ©rĂ©s ;

Regard du fonctionnement des cellules non cancéreuses et cancéreuses, identifier les processus essentiels de la cellule cancéreuse pour le maintien de sa croissance cellulaire. Proposer des stratégies thérapeutiques tenant comptent des possibles voies alternatives afin de tuer les cellules cancéreuses.


VELLERET Aurélien
: du au
Comment prendre en compte l'hétérogénéité de la population pour le choix de stratégies vaccinales?

Encadrant(s) : Elisabeta Vergu (Dynenvie), Vincent Bansaye, Gaël Raoul (CMAP)
Equipes : Dynenvie

L’enjeu de ce postdoctorat porte sur l’optimisation du ciblage de mesures prĂ©ventives, avec un accent spĂ©cifique mis sur la vaccination et les levĂ©es de restrictions associĂ©es. Dans ce cadre, je voudrais profiter de l’accĂšs Ă  une structuration des liens entre individus bien plus dĂ©taillĂ©e, en m'appuyant sur les derniers modĂšles individu-centrĂ©s proposĂ©s dans l'Ă©lan de recherche contre la Covid.
En tant que modĂ©lisateur, mon enjeu va d’abord ĂȘtre de savoir juger le niveau de description pertinent pour la mise en place du problĂšme d’optimisation. Son Ă©valuation en conditions plus rĂ©alistes et l’analyse de son incertitude constituent les Ă©tapes suivantes.
Pour le moment, je m’appuie sur les limites d’échelles en grande population pour lesquelles il est classique de supposer que tous les individus interagissent entre eux selon un taux fonction seulement de leurs types respectifs. Je dĂ©clare ”non-localisĂ©â€ ce type de modĂšle. Car de nombreuses interactions sont en rĂ©alitĂ© modulĂ©es par des structures beaucoup plus figĂ©es entre individus ”voisins”. Sur des tels exemples de voisinage, je regarde donc par couplages quelles bornes je peux obtenir sur les Ă©carts de contaminations par rapport aux modĂšles non-localisĂ©s correspondant. Cela permet de quantifier les rĂ©percussions des Ă©tapes de simplifications et ainsi d'Ă©clairer ces choix.