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dc.contributor.advisorMichel Bergmann
hal.structure.identifierBiodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
dc.contributor.authorLABARTHE, Simon
dc.contributor.otherDelphine Ropers [Rapportrice]
dc.contributor.otherRafael Munoz-Tamayo [Rapporteur]
dc.contributor.otherMarcela Szopos [Rapportrice]
dc.contributor.otherMagali Ribot-Barré [examinatrice]
dc.contributor.otherBéatrice Laroche [examinatrice]
dc.date.accessioned2024-07-23T02:02:44Z
dc.date.available2024-07-23T02:02:44Z
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/201054
dc.description.abstractLes micro-organismes forment des communautés complexes en interaction avec leur environnement direct. L'étude de ces communautés fait appel à des concepts d'écologie adaptés aux spécificités microbiennes, auxquels la modélisation mathématique apporte des méthodes analytiques et quantitatives permettant d'intégrer des données et décrire des mécanismes écologiques. Dans ce manuscrit, je fais un tour d'horizon des principaux travaux de modélisation en écologie microbienne que j'ai pu effectuer ces dix dernières années. Tout d'abord, une méthode permettant d'introduire des a priori biologiques à des techniques de réduction de dimension est présentée, afin de produire des analyses interprétables de données omiques de grande dimension. Ensuite, des modèles de communautés microbiennes simplifiées sont introduits : ces modèles permettent de prendre en compte de manière fine le métabolisme des différents micro-organismes de la communauté simplifiée en utilisant des modèles métaboliques. Toutefois, ces modèles ne sont pas spatialisables en raison de leur temps de calculs prohibitifs : une technique de méta-modélisation permet de produire des approximations rapides de ces modèles pour les coupler à des EDP. Après quoi, je m'intéresse à la modélisation des interactions entre le microbiote et son environnement au travers de trois modèles: 1) un modèle bayesien des capacités de nage de populations bactériennes dans des biofilms estimé à partir d'images de microscopie confocale; 2) un modèle stochastique des régulations des cellules de l'épithélium de l'intestin, en interaction avec le microbiote intestinal, dont une limite déterministe est obtenue sous hypothèse de grande population; 3) un modèle du microbiote intestinal dans son environnement prenant en compte la mécanique des différents fluides contenus dans l'intestin. Enfin, je m'intéresse au couplage de plusieurs microbiotes, avec un modèle épidémiologique d'infection à une bactérie entérique, mettant à jour différentes typologie d'hôtes lors de l'épidémie.
dc.description.abstractEnMicroorganisms form complex communities interacting with their direct environment. The study of these communities involves ecology concepts adapted to microbial specificities. Mathematical modelling provides these approaches with analytical and quantitative methods for integrating data and describing ecological mechanisms. In this manuscript, I sketch the main microbial ecology modelling studies that I have carried out over the last ten years. First, a method for introducing biological prior to dimension reduction techniques is presented, in order to produce imterpretable analyses of high-dimensional omics data. Secondly, models of simplified microbial communities are introduced: these models allow the metabolism of the various micro-organisms in the simplified community to be taken into account in a detailed manner using metabolic models. However, these models cannot be spatialised due to their prohibitive computation times: surrogate modelling techniques are used to produce fast approximations of these models, so that they can be used in PDEs. Next, the focus is on how to model the interactions between the microbiota and its environment, by introducing three different models: 1) a Bayesian model of the swimming capacity of bacterial populations in biofilms infered with confocal microscopy data; 2) a stochastic model to study the regulation of intestinal epithelial cells in interaction with the intestinal microbiota, with a deterministic limit obtained under a large population assumption; 3) a model of the intestinal microbiota in its environment, taking into account the mechanics of the various fluids contained in the intestinal lumen. Finally, I am interested in the coupling of several microbiota in an epidemiological model of infection by an enteric bacterium which reveals the population-wide distribution of different host typologies during an epidemic.
dc.language.isofr
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/
dc.subjectModélisation
dc.subjectEDP/EDO
dc.subjectécologie microbienne
dc.subjectmétamodélisation
dc.subjectsimplification de modèle
dc.subjectréduction de dimension.
dc.subject.enModelling
dc.subject.enPDE/ODE
dc.subject.enmicrobial ecology
dc.subject.ensurrogate modelling
dc.subject.enmodel simplification
dc.subject.endimension reduction.
dc.titleContributions à la modélisation mathématiques en écologie microbienne, des données aux modèles
dc.title.enContributions to mathematical modelling in microbial ecology, from data to models
dc.typeHDR
dc.subject.halMathématiques [math]
dc.subject.halSciences du Vivant [q-bio]/Bio-Informatique, Biologie Systémique [q-bio.QM]
bordeaux.hal.laboratoriesBioGeCo (Biodiversité Gènes & Communautés) - UMR 1202*
bordeaux.institutionUniversité de Bordeaux
bordeaux.institutionINRAE
bordeaux.type.institutionUniversité de bordeaux
hal.identifiertel-04654712
hal.version1
hal.origin.linkhttps://hal.archives-ouvertes.fr//tel-04654712v1
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Contributions%20%C3%A0%20la%20mod%C3%A9lisation%20math%C3%A9matiques%20en%20%C3%A9cologie%20microbienne,%20des%20donn%C3%A9es%20aux%20mod%C3%A8les&rft.atitle=Contributions%20%C3%A0%20la%20mod%C3%A9lisation%20math%C3%A9matiques%20en%20%C3%A9cologie%20microbienne,%20des%20donn%C3%A9es%20aux%20mod%C3%A8les&rft.au=LABARTHE,%20Simon&rft.genre=unknown


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