Outils et méthodes pour la modélisation de la dynamique des écosystèmes microbiens complexes à partir d'observations expérimentales temporelles : application à la dynamique du microbiote intestinal.

par Marie Haghebaert

Projet de thèse en Mathématiques aux interfaces

Sous la direction de Béatrice Laroche.

Thèses en préparation à université Paris-Saclay , dans le cadre de École doctorale de mathématiques Hadamard , en partenariat avec Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement (laboratoire) , Dynenvie, Modélisation dynamique et statistique pour les écosystèmes, l'épidémiologie et l'agronomie (equipe de recherche) et de Faculté des sciences d'Orsay (référent) depuis le 01-11-2020 .


  • Résumé

    Les microbiotes sont les communautés de micro-organismes formées par des bactéries, phages, virus, archées, champignons associées à un hôte vivant, végétal, animal ou humain. Les microbiotes et leur hôte établissent un dialogue permanent qui joue un rôle crucial dans la physiologie et la santé de celui- ci. Par exemple, chez les mammifères et l'homme en particulier, les fonctions du tube digestif que sont la digestion ou la protection contre des pathogènes sont assurées de façon indissociable par les cellules épithéliales et immunitaires mais également par le microbiote intestinal. Il a été montré que le bénéfice mutuel (mutualisme) existant entre l'hôte et son microbiote intestinal est influencé par l'environnement, l'alimentation et plus généralement pour l'homme par le style de vie, et que l'altération de cet équilibre, appelée dysbiose, est associé à certains déséquilibres ou pathologies comme l'obésité et les maladies inflammatoires de l'intestin. La compréhension des déterminants et la détection de signes annonciateurs de ces déséquilibres, liés à la composition, la diversité, l'activité métabolique du microbiote et à la physiologie de l'hôte et son régime alimentaire, constituent donc un enjeu important en santé humaine et animale. Le sujet de thèse est construit à partir de cette problématique applicative, l'objectif est de développer des modèles, des méthodes et des outils mathématiques qui permettent de contribuer à la compréhension de la dynamique d'un ensemble formé par un écosystème microbien complexe et son hôte, et à la prédiction de sa composition et de son activité. Les applications concerneront essentiellement le microbiote du côlon chez l'homme ou la souris. Le travail de thèse comprendra trois axes, le premier orienté vers la modélisation, le deuxième vers le développement de méthodes pour l'analyse de données et le troisième sera consacré à l'analyse effective de données en lien avec les modèles.

  • Titre traduit

    Tools and methods for modelling the dynamics of complex microbial ecosystems from temporal experimental observations: application to the dynamics of the intestinal microbiota.


  • Résumé

    Microbiotas are communities of microorganisms formed by bacteria, phages, viruses, archaea, fungi associated with a living (plant, animal or human) host. Microbiotas and their host establish a continuous dialogue that plays a crucial role in the physiology and health of the host. For example, in mammals and humans in particular, the functions of the digestive tract, such as digestion or protection against pathogens, are carried out by a tight association between the epithelial and immune cells and the intestinal microbiota. It has been shown that the mutual benefit (mutualism) existing between the host and its intestinal microbiota is influenced by the environment, diet and more generally for humans by lifestyle, and that the alteration of this balance, called dysbiosis, is associated with certain pathologies such as inflammatory bowel diseases. Understanding the determinants and detecting the warning signs of these imbalances, related to the composition, diversity, metabolic activity of the microbiota and host physiology, is therefore an important issue in human and animal health. The thesis subject is grounded by this applicative issue, the objective is to develop mathematical models, methods and tools that contribute to the understanding of the dynamics of a complex microbial ecosystem and to the prediction of its composition and activity. The thesis work will include three axes, the first one oriented towards modelling, the second one towards the development of methods for data analysis and the third one will be devoted to the effective analysis of data related to the models.