Dialogue entre les adipocytes et les lymphocytes T, acteurs clés de l’immunité dans le tissu adipeux
Le rôle métabolique et endocrine du tissu adipeux (TA) est établi. Le TA est composé majoritairement d’adipocytes mais aussi de cellules immunitaires, surtout connues pour contrôler l’homéostasie métabolique du tissu. L’activité immunitaire du TA est associée à la sécrétion de cytokines et de métabolites qui modulent la fonction immune. L’obésité, caractérisée par une accumulation de TA au niveau sous-cutané ou viscéral, est associée à une inflammation locale du TA. Pourtant, le TA peut être infecté par différents pathogènes et il constitue un site d’accumulation de lymphocytes T (LT) CD8 spécifiques de ceux-ci, qui protègent contre une réinfection. Ces données incitent donc à préciser lors d’une infection les interactions entre adipocytes et LT-CD8 du TA.
Le projet sera réalisé dans l’équipe CoVir qui développe divers projets visant à décrypter les propriétés anti-infectieuses du tissu adipeux. Il s’inscrit dans le cadre d’un consortium établi pour un projet ANR (INSERM, CNRS, Institut Pasteur de Lille). L’objectif du projet de l’équipe est d’étudier la contribution locale des adipocytes et des LT-CD8 résidants dans le TA au cours de l’infection par le virus de la grippe dans un modèle de primate non-humain (PNH). Le PNH présente des réponses métaboliques et immunitaire proches de l’homme. En complément des approches in-vivo chez le PNH, nous allons développer un modèle 3D de co-culture pour cibler l’interaction entre adipocytes et LT-CD8, sans interférence des signaux inflammatoires, métaboliques extérieurs au TA. Ce projet bénéficie de l’expertise historique développée dans l’institut (IMVA-HB UMR 1184/I IDMIT, dirigée par R. Le Grand) concernant l’étude des infections virales dans le modèle préclinique de PNH. Les plateformes de l’IDMIT mettent à disposition des équipements et une expertise en histologie, en cytométrie (LFC), de détection des cytokines/chimiokines (L2I) et pour le bien-être animal (ASW).
Le projet de thèse se concentrera sur les approches in vitro. Nous comparerons les interactions entre adipocytes et les LT, en étudiant la réponse métabolique et immunitaire de chacune de ces fractions. En effet, les cellules adipocytaires présentent une activité métabolique forte mais exercent une activité immunitaire propre (par la production de peptides microbicides) et une activité immuno-modulatrice. Concernant les cellules immunitaires, leur activité fonctionnelle est dépendante de leurs fonctions métaboliques et il est crucial d’évaluer les modifications immuno-métaboliques des cellules immunitaires en présence d’’adipocytes. Le modèle organoïde nous permettra d’évaluer : (i) l’impact du contexte d’obésité à celles dans un contexte de normalité métabolique, (ii) l’impact de pathogènes viraux sur chacune de ces deux fractions. A moyen terme, ce modèle permettra de tester des stratégies de modulation des fonctions du TA au cours des pathologies métaboliques ou des infections virales.
Conception théorique de systèmes quasi-atomiques dans la bande interdite de semi-conducteurs/isolants pour des applications quantiques
La multiplication d’applications à température ambiante comme l’émission de photons uniques du centre NV (lacune-azote) chargé négativement dans le diamant a renouvelé l’intérêt pour la recherche de matériaux ayant un système quasi-atomique (QAS, quasi-atomique système) analogue à celui du centre NV, principalement caractérisé par la présence de niveaux de défauts bien localisés dans la bande interdite et occupés par des électrons conduisant à des état de spin élevés. Dans ce travail de doctorat, des méthodes théoriques seront utilisées pour concevoir de nouveaux QASs analogues au centre de NV ainsi que, dans des QAS sélectionnés, pour prédire les états de charge et explorer l’effet de la proximité de la surface sur la stabilité thermodynamique et sur la structure de l’état de spins. Les objectifs sont de concevoir de nouveaux QAS; prédire les états de charge des QAS sélectionnés dans le matériau en volume; étudier les changements dans l’état de charge apportés par la proximité de la surface; étendre le modèle de Hubbard utilisé pour calculer les états excités et tenir compte de l’interaction électron-réseau dans le calcul des états excités; Étudier l’effet de la présence d’états de niveaux profonds dans la bande interdite sur le transport des électrons et des phonons. La méthodologie développée au LSI pour concevoir de nouveaux QASs avec des états de spin élevés sera exploitée et de nouveaux systèmes analogues au centre NV seront recherchées. La théorie de la densité fonctionnelle (DFT) et un modèle de Hubbard développé au LSI seront les principaux outils de ce doctorat.
Vers une compréhension fine de la régulation de l’expression des gènes par l’acétylation et la lactylation des protéines histones
Dans les cellules eucaryotes, l’ADN s’enroule autour de protéines histones pour former la chromatine. La modification dynamique des histones par diverses structures chimiques permet de réguler finement l’expression des gènes. Des altérations dans ces mécanismes complexes de régulation sont à l’origine de nombreuses maladies. L’acétylation des lysines d’histones est connue pour induire l’expression des gènes. D’autres structures peuvent être ajoutées sur les histones, dont les effets sur la transcription restent largement à élucider. La plupart d’entre elles, comme la lactylation découverte en 2019, dépendent du métabolisme cellulaire. Nous avons commencé l’étude de la lactylation dans la spermatogenèse murine. Ce processus de différentiation cellulaire constitue en effet un modèle de choix pour étudier la régulation de la transcription, du fait de changements spectaculaires dans la composition de la chromatine et dans le programme d’expression génique. Nous avons généré de nouveaux profils épigénétiques consistant en la distribution sur le génome de marques acétylées et lactylées sur trois lysines de l’histone H3. L’objet de cette thèse est de contribuer au déchiffrage du « code histone », d’abord en étudiant le rôle des lactylations sur le programme transcriptionnel. Ensuite, la prédiction d'états chromatiniens sera raffinée en intégrant au sein de modèles de réseaux de neurones nos nouvelles données à l'ensemble des données épigénomiques existant aux deux stades cellulaires étudiés.
DEVELOPMENT OF AN AI-BASED FRAMEWORK IN NEUTRINO PHYSICS: A FOCUS ON TIME SERIES EVENT RECONSTRUCTION AND MULTIVARIATE SCIENCE ANALYSES
Neutrinoless double beta decay (0nßß) represents a pivotal area of research in nuclear physics, offering profound insights into neutrino properties and the potential violation of lepton number conservation. The CUPID experiment is at the forefront of this investigation, employing advanced scintillating bolometers at cryogenic temperatures to minimize radioactive background noise. It aims to achieve unprecedented sensitivity in detecting 0nßß decay using lithium molybdate (Li2MoO4) crystals. These crystals are particularly advantageous due to their scintillation properties and the high Q-value of the decay process, which lies above most environmental gamma backgrounds. In turn this endeavour will require operating a fine grained array of 1596 dual heat/light detectors with excellent energy resolution. The proposed thesis integrates artificial intelligence (AI) techniques to enhance data analysis, reconstruction, and modeling for the CUPID experiment demonstrators and the science exploitation of CUPID.
The thesis will focus on two primary objectives:
1. Improved Time Series Event Reconstruction Techniques
- CNN based denoising and comparison against optimal classical techniques
2. Multivariate science analysis of a large neutrino detector array
- Analysis of Excited States: The study will use Geant4 simulations together with the CUPID background model as training data to optimize the event classification and hence science potential for the analysis of 2nßß decay to excited states.
Interfaces dans les électrolytes aqueux superconcentrés : simulations par apprentissage automatique à l’ère exascale
L’un des enjeux actuels dans le domaine des batteries, pour gagner en efficacité, sécurité, et économie, est l’amélioration de la performance des électrolytes liquides. Des avancées récentes concernent notamment des milieux superconcentrés tels que les solutions WIS
(“Water-In-Salts”). Leurs propriétés dépendent de manière cruciale de la chimie et de la physique des interfaces entre l’eau et les ions (Li+ pour les batteries lithium-ion mais aussi Na+, K+, Zn2+), à distance mais aussi à proximité des électrodes.
La modélisation à l'échelle atomique de ces électrolytes liquides superconcentrés impose d’étudier des structures nanoscopiques et des phénomènes se déroulant sur des temps longs. Une solution pertinente consiste à construire des potentiels par apprentissage automatique (machine learning) basés sur des trajectoires de dynamique moléculaire ab initio (AIMD). En effet, cette méthode combine à la fois une description précise des interactions entre ions et molécules d'eau, incluant aussi les ruptures et formations de liaisons chimiques, et une vitesse de calcul rapide. En particulier, le kit DeePMD a été récemment porté avec succès sur des architectures GPUs, ouvrant la voie aux calculs sur des superordinateurs exaflopiques (dont la puissance dépasse 10^18 opérations en virgule flottante par seconde).
Cette étude théorique s’appuiera sur une contrepartie expérimentale, grâce à une collaboration directe avec une équipe de l’unité spécialisée en électrochimie.
Exploration de la dynamique des gluons dans le proton via la photoproduction exclusive du méson phi avec CLAS12
Les protons et neutrons sont constitués de partons (quarks et gluons) qui interagissent via la force forte, régie par la Chromodynamique Quantique (QCD). Si la QCD est calculable à haute énergie, sa complexité se révèle à basse énergie, nécessitant des contributions expérimentales pour comprendre les propriétés des nucléons, telles que leur masse et leur spin. L'extraction expérimentale des Distributions Généralisées des Partons (GPDs), qui décrivent les impulsions longitudinales et les positions transverses des partons dans les nucléons, fournit des informations cruciales sur ces propriétés fondamentales.
Cette thèse se concentre sur l’analyse des données du détecteur CLAS12, une expérience faisant partie de l'infrastructure de recherche du Jefferson Lab, l'un des 17 laboratoires nationaux aux États-Unis. CLAS12, un détecteur de 15 mètres de long à cible fixe et à grande acceptation, est dédié à la physique hadronique, notamment à l'extraction des GPDs. L'étudiant/e sélectionné/e étudiera la photoproduction exclusive du méson phi (gamma p -->phi p’), sensible aux GPDs des gluons, encore largement inexplorées. Il/elle développera un cadre pour étudier cette réaction dans le canal de désintégration leptonique (phi --> e+e-) et concevra un algorithme novateur basé sur des Graph Neural Network pour améliorer l'efficacité de détection des protons diffusés.
La thèse visera à extraire la section efficace de la photoproduction du phi et à l'interpréter en termes de distribution de masse dans les protons. Réalisé au Laboratoire de Structure du Nucléon (LSN), ce projet implique une collaboration internationale au sein de la collaboration CLAS, des voyages au Jefferson Lab pour la collecte de données, et des présentations lors de conférences. La maîtrise de la physique des particules, de la programmation (C++/Python) et de l’anglais est requise. Des connaissances de base en détecteurs de particules et en apprentissage automatique sont un atout, mais non obligatoires.
Recherche de nouvelle physique via la production résonante de paires de bosons de Higgs
Depuis la découverte du boson de Higgs (H) en 2012 par les expériences ATLAS et CMS, et après un peu plus de 10 ans passés à étudier ses propriétés, en particulier grâce aux larges ensembles de données du Run 2 du LHC collectés par les deux collaborations entre 2015 et 2018, tout semble indiquer que nous avons finalement complété le Modèle Standard (MS), tel qu’il avait été prédit il y a soixante ans. Cependant, malgré le succès de cette théorie, de nombreuses questions restent sans réponse, et des études approfondies du secteur scalaire du MS pourraient nous donner des indices pour les aborder.
L'étude de la production double de bosons de Higgs (HH) suscite actuellement un intérêt particulier dans la communauté de physique des hautes énergies, car elle constitue le meilleur moyen expérimental d'accéder à l'auto-couplage du H, et par conséquent au potentiel de Higgs V(H). Grâce à ses liens directs avec la transition de phase électrofaible (EWPT), la forme de V(H) revêt une importance particulière pour les modèles au-delà du Modèle Standard (BSM) qui tentent, par exemple, d'expliquer la baryogenèse primordiale et l'asymétrie entre la matière et l'antimatière dans notre univers. Certaines de ces modèles prédisent un secteur scalaire étendu, impliquant l'existence de bosons de Higgs additionnels, souvent interagissant de manière privilégiée avec le H du MS.
Le groupe CMS du CEA-Saclay/IRFU/DPhP souhaite donc proposer une thèse sur la recherche de la production HH résonante, se focalisant sur le canal H(bb)H(tautau), dans l'objectif de contraindre les modèles en question, et impliquant pour la première fois une caractérisation complête du signal BSM et de ses interférences avec le MS. L’étudiant(e) sélectionné(e) prendra part à des activités de recherche déjà bien établies au sein de la collaboration CMS, et du groupe du CEA, en lien avec plusieurs instituts en France et à l’étranger.
Estimation rapide des paramètres des ondes gravitationnelles pour la mission spatiale LISA
Contexte
En 2016, l'annonce de la première détection directe d'ondes gravitationnelles a ouvert une ère où l'univers sera sondé de manière inédite. Parallèlement, le succès de la mission LISA Pathfinder a permis de valider certaines technologies sélectionnées pour le projet LISA (Laser Interferometer Space Antenna). L'année 2024 a commencé avec l'adoption de la mission LISA par l'Agence spatiale européenne (ESA) et la NASA. Cet observatoire spatial des ondes gravitationnelles sans précédent sera composé de trois satellites distants de 2,5 millions de kilomètres et permettra la détection directe d'ondes gravitationnelles à des fréquences indétectables par les interféromètres terrestres. L'ESA prévoit un lancement en 2035.
Parallèlement aux aspects techniques, la mission LISA présente plusieurs défis en matière d'analyse des données qui doivent être relevés pour assurer le succès de la mission. La mission doit prouver qu'avec des simulations, la communauté scientifique sera en mesure d'identifier et de caractériser les signaux d'ondes gravitationnelles détectés. L'analyse des données comporte plusieurs étapes, dont le pipeline d'analyse rapide, dont le rôle est de détecter de nouveaux événements et de caractériser les événements détectés. Le dernier point concerne l'estimation rapide de la position dans le ciel de la source d'émission des ondes gravitationnelles et de leur temps caractéristique, comme le temps de coalescence pour une fusion de trous noirs.
Ces outils d'analyse constituent le pipeline d'analyse à faible latence. Outre son intérêt pour LISA, ce pipeline joue également un rôle essentiel pour permettre l'astronomie multi-messagers, qui consiste à surveiller rapidement les événements détectés par des observations électromagnétiques (observatoires terrestres ou spatiaux, des ondes radio aux rayons gamma).
Projet de doctorat
Le projet de doctorat se concentre sur le développement d'outils de détection et d'identification d'événements pour le pipeline d'alerte à faible latence (LLAP) de LISA. Ce pipeline sera une partie essentielle du flux de travail d'analyse de LISA, fournissant une détection rapide des binaires de trous noirs massifs, ainsi qu'une estimation rapide et précise des localisations du ciel des sources ainsi que du temps de coalescence. Ces informations sont essentielles pour les suivis multi-messager ainsi que pour l'analyse globale des données de LISA.
Alors que des méthodes d'analyse rapide ont été développées pour les interféromètres terrestres, le cas des interféromètres spatiaux tels que LISA reste un domaine à explorer. Un traitement adapté des données devra prendre en compte la façon dont les données sont transmises par paquets, ce qui rendra nécessaire la détection d'événements à partir de données incomplètes. En utilisant des données entachées d'artefacts tels que des glitchs ou des paquets de données manquants, ces méthodes devraient permettre la détection, la discrimination et l'analyse de diverses sources : fusions de trous noirs, EMRI (binaires spirales avec des rapports de masse extrêmes), sursauts et binaires provenant d'objets compacts. Un dernier élément de complexité crucial est la rapidité d'analyse, qui constitue une contrainte forte pour les méthodes à développer.
A cette fin, les problèmes que nous aborderons au cours de cette thèse seront les suivants :
1. L'inférence rapide des paramètres des ondes gravitationnelles, notamment la position du ciel et le temps de coalescence. Deux des principales difficultés résident dans la multimodalité de la distribution de probabilité a posteriori des paramètres cibles et dans les exigences strictes en matière de temps de calcul. À cette fin, nous envisagerons différentes stratégies d'inférence avancées, notamment
(a) L'utilisation d'algorithmes d'échantillonnage basés sur le gradient comme les diffusions de Langevin ou les méthodes de Monte Carlo Hamiltoniennes adaptées au problème des ondes gravitationnelles de LISA,
(b) l'utilisation de méthodes assistées par l'apprentissage automatique pour accélérer l'échantillonnage (par exemple, les normalising flows),
(c) l'utilisation de techniques d'inférence variationnelle.
2. Détection précoce des fusions de trous noirs.
3. La complexité croissante des données LISA, y compris, entre autres, un bruit réaliste, une réponse réaliste de l'instrument, des glitches, des données manquantes et des sources qui se superposent.
4. Le traitement en ligne des paquets de données de 5 minutes avec le cadre d'inférence rapide développé.
Cette thèse sera basée sur l'application de méthodes bayésiennes et statistiques pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Cependant, un effort sur la partie physique est nécessaire, à la fois pour comprendre les simulations et les différentes formes d'ondes considérées (avec leurs hypothèses sous-jacentes) et pour interpréter les résultats concernant la détectabilité des signaux de fusion de trous noirs dans le contexte de l'analyse rapide des données LISA.
Spectrométrie et Intelligence Artificielle : développement de modèles IA explicables, sobres et fiables pour l'analyse de matériaux
La découverte de nouveaux matériaux est cruciale pour répondre à de nombreux défis sociétaux actuels. Un des piliers de cette capacité de découverte et de disposer de moyens de caractérisation de ces matériaux qui soient rapides, fiables et dont les incertitudes de mesure soient qualifiées, voire quantifiées.
Ce projet de thèse s’inscrit dans cette démarche et vise à l'exploitation optimale des différentes techniques de spectrométrie induite par faisceaux d'ions (IBA) en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle (IA) avancées. Ce projet se donne pour cadre le développement de modèles IA explicables, sobres et fiables pour l'analyse de matériaux.
Le sujet de thèse proposé ici se donne trois objectifs principaux :
- Développer un modèle d'incertitude utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur des bases probabilistes pour quantifier les incertitudes associées à une prédiction.
- Du fait du très grand nombre de configurations qu'il est possible de générer par analyse combinatoire, Il convient de bien comprendre la dimensionnalité intrinsèque du problème. Nous souhaitons mettre en place des moyens de réduction massive de dimensionnalité, notamment des méthodes non linéaires telles que les autoencodeurs, ainsi que des concepts de PIML (Physics Informed Machine Learning).
- Évaluer la possibilité de généralisation de cette méthodologie à d’autres techniques spectroscopiques.
Near-threshold phenomena in nuclear structure and reactions
Il est proposé d'étudier les effets saillants du couplage entre les états discrets et continus à proximité de divers seuils d'émission de particules en utilisant le modèle en couches dans le plan d'énergie complexe. Ce modèle fournit la formulation unitaire d'un modèle en couches standard dans le cadre du système quantique ouvert pour la description d'états nucléaires bien liés, faiblement liés et non liés. Des études récentes ont démontré l'importance de l'énergie de corrélation résiduelle du couplage aux états du continuum pour la compréhension des états propres, leur énergie et modes de désintégration, au voisinage du canaux de reaction. Cette énergie résiduelle n'a pas encore été étudiée en details. Les études de cette thèse approfondiront notre compréhension des effets structurels induits par le couplage au continuum et apporteront un support aux études expérimentales au GANIL et ailleurs.