L’objectif principal de cette thèse est de développer des procédures d’inférence statistique
valides après sélection de variables dans des modèles à effets mixtes en grande dimension.
Il s’agit notamment de construire des intervalles de confiance et de prédiction dont les propriétés de couverture tiennent compte de l’étape de sélection. Une première approche consistera à étudier un estimateur de type Lasso débiaisé et à caractériser sa distribution asymptotique afin de construire des intervalles de confiance et de prédiction présentant les taux de couverture

L'objectif final de ce projet est la finalisation du travail de

Cette thèse vise le déchiffrage moléculaire du remodelage intensif de la protéine Mfd (Mutation frequency decline) en se concentrant sur ses régions flexibles. Diverses méthodes sont effectuées afin de parvenir à comprendre ce cycle conformationnel parmi lesquelles des simulations de dynamique moléculaire, tout atome et/ou avec exploration en utilisant la méthode d'Umbrella Sampling et l'intégration des analyses avec calculs de contact map, RMSF, Rg etc sur la protéine sauvage et mutuée de E.

     Antibiotics have drastically reduced the mortality associated with infectious diseases. Yet, their effectiveness and easy access led to misuse and overuse, prompting bacteria to develop resistance. Currently, antibiotics are usually based on essential bacterial pathways, and therefore cover a broad spectrum of bacteria.

Mutations in DNA have a profound impact on a range of biological processes, including evolution, ageing, and disease. DNA mutation rates result from replication errors, various sources of damage, and the activity of counteracting repair pathways. Experimental and medical data indicate important links between transcription and mutation: transcription causes DNA damage and is coupled to DNA repair. However, the molecular aspects of these links and the extent to which they shape mutation rates remain poorly understood.

FAIROmics project:

The Ph.D. project aims to develop information extraction (IE) methods to automatically produce a knowledge graph about microbe biology involved in plant-based food transformation or preservation.