Cette thèse vise à développer de nouvelles méthodes mathématiques et d’intelligence artificielle pour comparer simultanément de nombreux pangénomes bactériens. Elle s’appuiera notamment sur des champs de Markov cachés sur multigraphes, des méthodes d’inférence statistique de type EM/NEM, des modèles à blocs stochastiques et des architectures de Graph U-Net.
This project aims to develop a biomechanical model of the colon that captures the fluid-structure interaction (FSI) between the colonic wall and its contents. The objective is to simulate peristaltic motion and assess how muscular contractions influence transport and mixing.
Malgré les connaissances offertes par la recherche fondamentale sur les impacts de l’épigénome, notamment
du méthylome d’organismes modèles, l’épigénétique des communautés bactériennes demeure un défi en
écologie microbienne. Pourtant, le gain en qualité et débit des outils de séquençage de molécule unique per
mettent désormais de surmonter les limitations des méthodologies classiques des études sur le méthylome
(Bi Seq). Ainsi, ces progrès techniques ouvrent la voie à l'évaluation de l'impact de stimulus sur le méthylome
The diversity and highly structured nature of the information explicitly provided to the LLM significantly complicate the construction of hard prompts. Building on prior research in event extraction and knowledge injection for LLMs, we will explore various representation strategies. One direction involves comparing formal representations of relationship schemas (including argument types and relationship labels) and explicit Knowledge Base (KB) information, with their verbalized counterparts.
The primary focus of our collaborative efforts will be on the statistical analysis of methylation data derived from Pac-Bio-sequenced DNA.