PhD student

Les pollinisateurs sauvages assurent une fonction essentielle au sein des agroécosystèmes : la pollinisation des plantes à fleurs et des cultures. Pourtant leur déclin actuel est imputé à différents facteurs anthropiques, dont l’utilisation de pesticides. Les connaissances sur l’exposition des pollinisateurs sauvages aux pesticides et les effets de cette exposition en conditions naturelles restent cependant éparses.

Ce projet de thèse est en mathématiques appliquées, avec une spécialité dans l’analyse de systèmes dynamiques et une composante interdisciplinaire forte autour de la modélisation de systèmes biologiques. L’objectif principal de la thèse est de produire et d’analyser un modèle mathématique de l’horloge circadienne dans une population de cellules. Chez les mammifères, l’horloge circadienne intervient à différents niveaux, depuis l’horloge centrale (commandée par un réseau neuronal) jusqu’aux cellules individuelles.

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.

Salmonella Mbandaka, Typhimurium and its monophasic variant are prevalent serovars in dairy and pork food sectors.

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.