Thèse de l'Expression Génique à la Régulation de la Croissance Vers une Théorie de l'Économie Cellulaire H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier École doctorale : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé Laboratoire de recherche : CBS - Centre de Biologie Structurale Direction de la thèse : Luca CIANDRINI ORCID 0000000158592764 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-11T23:59:59 Tout comme une macroéconomie doit équilibrer ses investissements en infrastructures, main-d'oeuvre et énergie pour assurer une croissance durable, une cellule doit répartir ses ressources moléculaires limitées afin de produire les composants essentiels tout en s'adaptant aux contraintes extérieures. Cette analogie offre un cadre puissant pour interpréter le comportement cellulaire à travers le prisme de l'allocation des ressources et de l'efficacité de leur usage.Ces dernières années, des avancées en physiologie bactérienne ont conduit à l'émergence de lois de croissance phénoménologiques, décrivant quantitativement comment les cellules allouent leurs ressources (ribosomes, enzymes métaboliques, protéines de transport) selon leur état physiologique. Ces approches ont permis de mieux comprendre comment les contraintes biosynthétiques influencent la régulation de l'expression génique et définissent la condition physique cellulaire.

Ce projet vise à dépasser ces descriptions en développant des modèles mécanistiques liant expression génique, régulation du volume cellulaire, organisation du cytoplasme et croissance, à partir de principes premiers. L'objectif est d'établir une théorie quantitative de la physiologie cellulaire, fondée sur la biophysique de la transcription et de la traduction, et validée par des données expérimentales. Un accent particulier sera mis sur la manière dont les cellules s'adaptent à diverses perturbations : traitements antibiotiques, changements de milieu nutritif, ou formation de condensats biomoléculaires.

Le projet combinera modélisation théorique et analyse de données, avec la possibilité de réaliser des expériences selon le profil du/de la candidat(e). Le coeur du travail consistera à construire et analyser des modèles déterministes et stochastiques de l'expression génique et de l'allocation des ressources. Ces modèles seront confrontés à des données issues d'Escherichia coli (produites dans notre laboratoire), de la levure (Saccharomyces cerevisiae, en collaboration), voire de cellules végétales (Arabidopsis thaliana).

Pour valider les modèles, plusieurs types de données seront analysés :
- Des expériences de microscopie time-lapse sur cellules uniques ou en mother machine, fournissant des informations dynamiques sur la croissance cellulaire et l'expression génique à l'échelle individuelle.
- Des données en bioréacteurs, révélant des propriétés globales comme le taux de croissance, l'accumulation de biomasse et l'expression génique dans des conditions contrôlées.

Selon son profil, le/la doctorant(e) pourra également participer à des travaux expérimentaux (microscopie sur cellules uniques, mesures d'expression génique) afin de compléter les prédictions théoriques et d'affiner les hypothèses de modélisation.

Ce projet de thèse est interdisciplinaire, à l'interface entre physique statistique, biophysique et physiologie cellulaire quantitative. Il se déroulera au sein de l'équipe Modélisation Biophysique Multiéchelle du Centre de Biologie Structurale (CBS) à Montpellier (CNRS, INSERM, Université de Montpellier), en codirection avec Marco Cosentino Lagomarsino (IFOM, Université de Milan). Cette collaboration offrira au/à la doctorant(e) une exposition à la recherche de pointe en physique statistique et physiologie microbienne, avec des opportunités d'échanges et de projets cogérés.

À long terme, ce travail pourrait améliorer notre compréhension de la croissance microbienne sous stress, avec des implications dans l'étude de la résistance antimicrobienne. Plus généralement, il aspire à relier mécanismes moléculaires et comportements cellulaires, pour élucider les principes physiques qui sous-tendent la vie à l'échelle de la cellule.

Étudiant(e)s souhaitant étudier des questions biologiques, ayant une formation en physique ou en mathématiques et une expérience en programmation. Une formation biologique approfondie n'est pas requise, mais une expérience en laboratoire est un atout. Le ou la candidat(e) devra toutefois faire preuve de motivation pour comprendre les mécanismes biologiques sous-jacents.