The thesis project aims to interface multiple in silico models describing host-microbiota interaction at different scales. While the developed models encompass various living entities, the focus will primarily be on mice and humans due to the availability of extensive data. At the microscopic level, these novel advancements will involve coupling a spatially distributed model of colon fluid mechanics with a crypt model, simulating interactions between the host and the microbiota.

Les animaux et leur microbiote forment un organisme composite, appelé holobionte, qui peut être considéré comme l'unité ultime sur laquelle agissent l'évolution et la sélection. Les gènes de l'hôte et l'environnement influent sur la colonisation, le développement et le fonctionnement des divers microbiotes, qui en retour contribuent à façonner les phénotypes de l'hôte.

Le projet “Artificial Metabolic Networks” (AMN) explorera les analogies entre la dynamique métabolique (telle que décrite par des modèles mathématiques) et le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels dans des tâches telles que le traitement du signal ou la classification.

Dans le domaine de la biologie, l’arrivée des nouvelles technologies de séquençage a eu pour effet d’augmenter de façon conséquente la production des données tout en abaissant les coûts liés à leur production.

Les systèmes de culture continue en bioréacteurs restent, malgré leur intérêt, peu utilisés dans les laboratoires de microbiologie. L’objectif de ce projet de thèse est de faciliter leur mise en œuvre en proposant un nouveau système modulaire de mini-bioréacteurs pilotés par ordinateur en s’appuyant sur les opportunités offertes par l’essor des technologies de fabrication numérique et des microcontrôleurs programmables.