Les microorganismes sont capables de détecter de nombreux signaux environnementaux simultanément, de les transmettre et de les traiter au travers de circuits complexes pour au final prendre des décisions, modifiant leurs phénotypes. L’objet de cette thèse est d’exploiter et de modifier les circuits décisionnels des microorganismes pour le développement d’outils diagnostics permettant la détection multiplexe de biomarqueurs d’agents pathogènes.

Dans l’ensemble des mécanismes de la bactérie pour adapter sa configuration aux ressources, nous souhaitons étudier en détail le rôle de la protéine appelée RelA. Cette protéine est associée à la traduction de la bactérie  (production des protéines) qui mobilise pour cela une si ce n’est la plus grande partie des ressources disponibles.

On considèrera le problème de l’apprentissage progressif de différents classifieurs, à même d’être mis en œuvre sur des sous-ensembles d’images, emboîtés temporellement, du film. Ce projet aborde plusieurs défis interdisciplinaires de DATAIA :

Poursuite du développement d'une interface graphique pour l'annotation de vidéos. Il s'agira notamment de rajouter plusieurs fonctionalités pour la construction d'algorithmes de classification à partir de données d'apprentissage.