Stephanie SORRES

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Soutenance de thèse – Ghjuvan GRIMAUD – 14/06/16 @ 14h au LOV

Vous pourrez assister à la soutenance de thèse de Ghjuvan Grimaud le mardi 14 juin à 14h au LOV, Villefranche sur Mer.

Titre :

Automatisation et optimisation d’un dispositif destiné à améliorer les performances de microalgues à vocation énergétique par pression de sélection continue

Résumé :

Les organismes unicellulaires photosynthétiques formant le phytoplancton sont la base de la production primaire marine. Ne pouvant pas réguler leur température, ce facteur physique contraint fortement leur croissance. L’étude de son impact est d’une actualité brûlante dans un contexte de changement climatique. Dans cette thèse nous nous sommes efforcés de comprendre comment le phytoplancton s’acclimate à la température. En analysant la réponse du taux de croissance à la température de centaines d’espèces, nous avons mis en évidence les liens existant entre les températures cardinales ainsi que leurs fondements thermodynamiques grâce au modèle mécaniste de Hinshelwood. Nous avons testé l’hypothèse de Eppley « plus chaud implique plus rapide » pour 5 groupes phylogénétiques de phytoplancton et défini leurs limites évolutives intrinsèques. Nous avons examiné les mécanismes d’adaptation induits a long terme par des variations de température et construit un modèle évolutif en utilisant la théorie de la dynamique adaptative afin de prévoir l’issue évolutive de l’adaptation d’une espèce a un cycle de température simple. Nos résultats ont été confrontés a une expérience de sélection réalisée en laboratoire sur Tisochrysis lutea. Notre méthode a été étendue pour prédire l’adaptation d’une souche soumise a un profil de température périodique et étudier l’adaptation thermique du phytoplancton à l’échelle de l’océan mondial. Des données in situ de température de surface de l’océan ont permis de forcer le modèle et de montrer qu’une augmentation de température sera critique pour certains groupes dans les zones où l’amplitude thermique annuelle est grande, comme par exemple la mer Méditerranée.

Membres du jury :

  • JM GUARINI, UPMC, Banyuls sur Mer
  • Jean-Pierre GATTUSO, CNRS/UPMC, LOV
  • Jef HUISMAN, University of Amsterdam
  • JC POGGIALE, OCEANOMED – Campus de Luminy

Soutenance de thèse: Charlotte COMBE – 09/05/2016 @14h – LOV

Titre: « Effets quantitatifs et qualitatifs de la lumière sur la croissance des microalgues en culture dense et sur leur production de molécules d’intérêt » 

Les microalgues constituent une source prometteuse de biocarburants dits de troisième génération. L’intérêt de ces micro-organismes photosynthétiques réside également dans l’étendue de la palette de molécules qu’elles peuvent produire, telles que les protéines, les pigments ou encore les vitamines. Néanmoins, des progrès sont encore nécessaires pour diminuer les coûts économiques et environnementaux des procédés de culture et assurer ainsi la viabilité de la filière. En particulier, mieux comprendre l’effet de la lumière sur la productivité des cultures denses est une étape essentielle pour optimiser ces procédés.

L’objectif de cette thèse est d’étudier les effets quantitatifs et qualitatifs de la lumière sur la croissance et les mécanismes d’acclimatation de deux espèces de microalgues à fort intérêt biotechnologique, Dunaliella salina et Tisochrysis lutea.

La première partie de cette thèse examine la réponse de Dunaliella salina à des variations rapides de la lumière, reproduisant les fluctuations de l’éclairement typiquement perçues par les cellules microalgales brassées au sein des systèmes de cultures industriels à haute densité de type raceway. Dans la seconde partie, nous avons analysé la réponse de Dunaliella salina et Tisochrysis lutea à différentes compositions du spectre lumineux. L’approche à la fois expérimentale et théorique nous a permis d’identifier les effets d’une lumière colorée sur la productivité et la composition pigmentaire des microalgues. Nos résultats offrent des perspectives encourageantes et des pistes concrètes permettant d’optimiser l’utilisation de la lumière pour produire des microalgues et d’améliorer le bilan énergétique de ces procédés.

Membres du jury:

Dr. Claude Aflalo – Rapporteur
Pr. Yannick Huot – Rapporteur
Dr. Jean-Paul Cadoret – Examinateur
Dr. Bruno Sialve – Examinateur
Dr. Olivier Bernard – Co-directeur
Dr. Sophie Rabouille – Co-directrice
Dr. Antoine Sciandra – Directeur
Pr. Paul Nival – Président du jury

 

Mots-clés : Dunaliella salina, Tisochrysis lutea, biocarburant, photosynthèse,hydrodynamique, lumière intermittente, photolimitation, LED, longueurs d’ondes, pigments, plasticité phénotypique, photoacclimatation, productivité.

Soutenance de thèse: Elsa ROUSSEAU – 27/05/16 @ 13h30 salle Euler Violet

Titre : Effet de la dérive génétique et de la sélection sur la durabilité de la résistance des plantes aux virus.

Une plante peut être totalement protégée d’un agent pathogène grâce à un gène majeur de résistance, mais ce dernier peut être rapidement contourné suite à l’apparition et à la propagation de variants pathogènes adaptés. Cette thèse s’intéresse aux mécanismes évolutifs permettant le ralentissement de ce contournement chez les virus de plantes en agissant sur deux forces évolutives majeures, la dérive génétique et la sélection, depuis le niveau de l’hôte jusqu’à celui de la parcelle. D’abord, un modèle épidémiologique stochastique de type SI au niveau d’une parcelle agricole a montré que la dérive génétique pouvait être particulièrement bénéfique au rendement agricole lorsque l’adaptation du virus au gène majeur induit un coût de fitness intermédiaire dans les plantes sensibles. Ensuite, la conception et la validation d’un modèle basé sur des équations déterministes de Lotka-Volterra et des processus stochastiques Dirichlet-multinomiaux a permis de distinguer les effets de la dérive génétique et ceux de la sélection sur des données temporelles de compétition intra-plante entre variants viraux, et de mettre en évidence le contrôle génétique de ces effets par les plantes. Enfin, une analyse de la corrélation entre ces estimations des intensités de dérive génétique et de sélection et une estimation expérimentale de la durabilité d’un gène majeur a montré qu’une forte dérive génétique lors des stades précoces de l’infection augmentait la durabilité du gène majeur. Ces résultats ouvrent des perspectives pour une gestion plus durable de la résistance des plantes, par la sélection de variétés de plantes induisant une forte dérive génétique sur les populations d’agents pathogènes.

Membres du jury:

Fernando GARCIA ARENAL, Universidad Politécnica de Madrid

Frédéric HOSPITAL, INRA

Elisabeta VERGU, INRA

Christian LANNOU, INRA

Gaël THEBAUD, INRA

Alain VIARI, Inria

Jean Luc GOUZE, Inria

Frédéric FABRE, INRA

Mots clés: dérive génétique, sélection, durabilité des résistances, évolution expérimentale, épidémiologie.

Post-doctoral fellowship : Modelling evolution of disease-associated traits under local competition with conspecifics (M/F)

Type d’offre : Post-doctorant
Lieu de travail : Sophia-Antipolis
Thème de recherche : Santé, biologie et planète numériques
Projet : BIOCORE
Responsable scientifique : frederic.grognard@inria.fr
Date limite de candidature: 31/12/2015
Mission
He – She will be in charge of mathematical developments in order to understand how disease-associated traits evolve in fungal pathogens of plants. The main question will be how correlations between disease-associated traits could emerge from resource allocation models.

The post-doc will take place in collaboration with the UMR IAM of INRA Nancy in the framework of the ANR Funfit project (Funfit : A trait-based approach linking individual Fitness of Fungal plant pathogens to ecological strategies).

Funfit Modelling group: Frédéric Grognard (Biocore, Inria Sophia Antipolis), Fabien Halkett (UMR IAM, INRA Nancy), Ludovic Mailleret (UMR ISA, INRA Sophia Antipolis), Frédéric Hamelin (UMR IGEPP, Agrocampus Ouest, Rennes), Frédéric Fabre (UMR SAVE, INRA Bordeaux)

 
Job offer description
Fungi are among the most frequent damaging agents of plants, in natural and managed ecosystems. In recent years, they have been identified as a major cause of emerging diseases in the context of global change, especially through the establishment of alien species in new areas. Understanding this fast-moving epidemiological context is a key issue and will require greater emphasis on integrative and predictive approaches.

The study of disease-associated traits evolution is an active research field. Beyond the classical virulence-transmission trade-off, we are particularly interested in how correlations between disease-associated traits could emerge from resource allocation models.

 

In that context, the post-doctoral fellow will be asked to work in two complementary directions:

1) to build optimal control models on resource allocation strategies to investigate the evolutionary mechanisms responsible for the detrimental effect of fungal pathogen development on its host plant. Modelling assumptions will be based on the specific features of fungal infection (such as mycelium growth, resource extraction from host, sporulation, etc). Ultimately we aim at linking fungi fitness with disease associated traits that can be measured in experiments.

2) to study the evolution of traits in pathogen populations along an epidemic wave/colonisation gradient. This second direction, which will be the main one for the post-doctoral fellow, will consist in identifying traits involved in fungal pathogen adaptation at the population level, by comparing populations submitted to different selection pressures.

We will first develop models extending the ones developed in the first direction to account for situations where different fungi of the same species can infect the host.  Here, we aim at accounting for epidemiological situations in which host saturation is possible. In this new model, the amount of available healthy hosts will depend on local disease prevalence. Studying host co-infection, it is expected that competition will be shown to be the driving force behind the evolution through branching to the coexistence of subspecies characterized by different traits (e.g. different length of latent periods). Analytical results on small-scale models are expected.

 

Fungi traits and strategies will tend to be defined by the values of functions of time. The tools that will then naturally be central in the work of the post-doc will be evolutionary dynamics of function-valued traits and dynamic games theory.

 

References

J.A.J. Metz, M. Gyllenberg (2001) How should we define fitness in structured metapopulation models? Including an application to the calculation of evolutionary stable dispersal strategies. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 268:499-508

U.Dieckmann, M. Heino, K. Parvinen (2006). The adaptive dynamics of function-valued traits. Journal of Theoretical Biology, 241 :370-389

A.R. Akhmetzhanov, F. Grognard, L. Mailleret (2011) Optimal life-history strategies in seasonal consumer-resource dynamics. Evolution, Wiley-Blackwell, 65:3113—3125.
 
Skills and profile
The post-doctoral fellow should either have a PhD thesis in Applied Mathematics with a strong knowledge in dynamic game theory, or a PhD thesis in evolutionary biology with a strong theoretical component.
 
Benefits
Gross Salary per month : 2621 euros
Starting date: Between October 1st, 2015 and February 1st, 2016 Contract Duration: 20 monthsBusiness Restaurant on site
 
Additional information
Place of work: Inria Sophia Antipolis Méditerranée

Required documents and sending of the application

Please send your detailed Resume and Covering letter showing your interest and letters of recommendation.

  1. directly on the web site Inria
  2. by email to :M. Frédéric Grognard, Researher in the BIOCORE team: frederic.grognard@inria.fr

 Applications will be admitted until the position is filled

 

Inria’s disabilities policy: All positions at the institute are open to disabled people.

Post-Doctoral fellowship: Control and optimal control of bacterial growth

Subject: Control and optimal control of bacterial growth.

Duration: 12 months

Location: INRIA Sophia-Antipolis (South of France, near Nice)
Contact: Gouze Jean-Luc:   gouze@sophia.inria.fr

Santé, biologie et planète numérique

Tags: Gene networks, biological models, control, dynamical systems, computational biology, numerical simulation

The study of genetic regulatory networks has taken a qualitative leap through the use of modern genomic techniques that allow simultaneous measurement of the expression levels of all genes of an organism. In addition to high-throughput experimental methods, approaches in mathematics and computer science will be indispensable for analyzing the dynamics of genetic regulatory networks. BIOCORE team applies mathematical and computational methods from Control Theory and Dynamical Systems to the study of models of genetic networks and more general biological networks (metabolic networks, signaling networks…).

The general goal of this work is to design control strategies for improving product yield and productivity in E coli bacteria.

The Gene Expression Machinery of this bacterium has been modified (by techniques of genetic engineering) to obtain a strain where a chemical inducer controls the expression of RNA polymerase (an enzyme needed for the expression of the genes).

A simplified dynamical model of this controlled GEM will be developed (with our partners) and studied.

We will notably characterize the transients towards steady states and their duration, as well as the

dependence of these properties on the concentrations of nutrients and inducer in the medium. Moreover, the possibility to externally adjust transients by choosing appropriate nutrients and inducer concentrations provides control parameters for, in the first place, the satisfaction of some biological constraints on the

variables and dynamical behavior , and secondly, the optimization of product yield. Using

optimal control, computer simulation and optimization, we will design control laws, possibly including

feedback. The above analysis will also be carried out for fed-batch cultures in a fermenter,

the condition most relevant for industrial biotechnological processes.

The work is done in collaboration with IBIS Inria Team (Grenoble) within the BIO-INFORMATIQUE ANR RESET project (see https://project.inria.fr/reset/).
We are looking for an applied mathematician with a  background in the analysis of dynamical systems, and familiar with control theory (and optimal control). In addition, we expect a strong motivation to work on biological applications in genomics.

Web page of JL Gouze http://www-sop.inria.fr/members/Jean-Luc.Gouze/JLGouze-eng.html
Web page of M. Chaves http://www-sop.inria.fr/members/Madalena.Chaves

Soutenance de Thèse de Doctorat de HUBERT BONNEFOND au LOV le 9 Décembre 2015

HUBERT BONNEFOND soutiendra sa thèse de doctorat intitulée « Amélioration de microalgues à vocation énergétique par pression de sélection continue »

le 09 décembre 2015 au Laboratoire d’Océanographie de Villefranche-sur-mer

devant le jury composé de:

  • Jean-Paul CADORET (Rapporteur)
  • Tomas MORRISONOTTO (Rapporteur)
  • Gael BOUGARAN (Examinateur)
  • Louis CHEVIN (Examinateur)
  • Patrick MAYZAUD (Examinateur)
  • Alice GUEUDET (Examinateur)
  • Olivier BERNARD (Directeur)
  • Antoine SCIANDRA (Directeur)

 microalgues

Résumé:

Le monde fait face à une crise environnementale sans précédent, due à l’action toujours plus marquée de l’homme sur son milieu. Depuis le début de l’ère industrielle, l’utilisation massive des énergies fossiles a provoqué un dérèglement climatique planétaire. Les microalgues offrent la possibilité de produire des biocarburants avec une empreinte carbone réduite, mais nécessitent encore de nombreuses améliorations pour être économiquement viables. Une de ces améliorations, à l’instar de l’agriculture moderne, réside dans la sélection de souches plus productives. Dans ce travail de thèse, nous avons développé la sélection par pression continue qui consiste à utiliser les processus de l’évolution pour faire émerger des populations d’intérêt.
Une première voie explorée a cherché à utiliser la température, paramètre crucial de la croissance des microalgues, comme moteur de sélection. En soumettant une culture à des variations diurnes de température durant une année, nous sommes parvenus à adapter une souche de Tisochrysis lutea à une gamme de températures plus large, la rendant donc plus tolérante aux variations ce paramètre.
La seconde voie a cherché à accroitre la capacité de Cylindrotheca closterium à emmagasiner ou au contraire mobiliser son azote intracellulaire, propriété physiologiquement liée à sa capacité à produire des lipides. En forçant une population de microalgues à s’adapter à des apports discontinus d’azote (succession d’états de satiété et de carence), il a été possible de sélectionner les individus les plus riches en lipides.
Enfin, nous avons modifié l’appareil pigmentaire de Tisochrisis lutea pour la rendre plus transparente à la lumière. En soumettant cette espèce à une succession de chocs lumineux, il a été possible de sélectionner les individus possédant les antennes photosynthétiques les plus petites, permettant une productivité accrue.

Research Engineer in Design of metabolic models for microalgae under non balanced growth (M/F)

Mission
The work will then consist in:

  • Review of the existing metabolic microalgal models and understand the DRUM approach (Baroukh et al. 2014).
  • Add an heterotrophic pathway
  • Use bioinformatics tool to build metabolic networks or complete/add pathways, of interest
  • Reduce and calibrate the model using the DRUM framework.
  • Test the model accuracy in a wide variety of situations

 

References :

  • Baroukh, C., Muñoz-Tamayo, R., Steyer, J. P., & Bernard, O. (2014). DRUM: a new framework for metabolic modeling under non-balanced growth. Application to the carbon metabolism of unicellular microalgae.
  • Baroukh, C., Muñoz-Tamayo, R., Bernard, O., & Steyer, J. P. (2015). Mathematical modeling of unicellular microalgae and cyanobacteria metabolism for biofuel production. Current opinion in biotechnology, 33, 198-205.
  • Baroukh, C., Muñoz-Tamayo, R., Steyer, J. P., & Bernard, O. (2015). A state of the art of metabolic networks of unicellular microalgae and cyanobacteria for biofuel production. Metabolic engineering, 30, 49-60.
 
Skills and profile
The candidate must have a PhD with a recognized experience in metabolic modelling (FBA, FVA, FCA, EFMs, DFBA), with knowledge of associated tools (to solve linear optimization problems, to compute EFMs, to find relevant enzyme in KEGG or Metacyc, …) . Knowledge of kinetic modelling, parameters’ estimation and microalgal metabolism would be appreciated.

 
 
Additional information
Contract duration : 16 months

Expected starting date : 1st January 2016

Gross salary per month : from 2600 to 3300 euros depending on diploma and experience

Place of work : The candidate will be based at Inria Sophia-Antipolis, and interact frequently with Fermentalg.

Business restaurant on site

 

Required documents and sending of the application

Please send your detailed Resume and Covering letter showing your interest and letters of recommendation.

  1. directly on the web site Inria
  2. by email to the scientist manager : olivier.bernard@inria.fr

Applications must be sent before : 31/12/2015

Soutenance de thèse Philipp Hartmann – 14/04/14

Soutenance de thèse  » Effet de l’hydrodynamique sur l’utilisation de la lumière au sein de cultures de microalgues à grande échelle » par Philipp HARTMANN, le mercredi 14 mai à 14H00 en Salle Trégouboff, OBSERVATOIRE OCEANOGRAPHIQUE, STATION ZOOLOGIQUE, Villefranche sur mer

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(English) SOFTWARE ENGINEER Upgrade of a bioreactor monitoring software and support of a start-up for its implementation on an experimental plant

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Pour plus d’informations techniques sur le poste, contacter : olivier.bernard@inria.fr