Détail du poste Établissement : Université de Montpellier École doctorale : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé Laboratoire de recherche : IGMM - Institut de Génétique Moléculaire de Montpellier Direction de la thèse : Mounia LAGHA ORCID 0000000270821950 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-11T23:59:59 La régulation de la transcription et de la traduction est au coeur de la biologie du développement, car ces processus orchestrent les programmes d'expression génique qui déterminent le devenir cellulaire et la formation des tissus. L'analyse quantitative de la dynamique transcriptionnelle et traductionnelle au niveau de la cellule unique fournit des informations cruciales sur le contrôle des gènes lors des premières étapes du développement. Dans des travaux antérieurs, des modèles physiques de transcription et de traduction ont été utilisés pour déconvoluer les signaux de microscopie et en déduire les mécanismes sous-jacents. Ces modèles permettent d'estimer les paramètres cinétiques et d'identifier les régulateurs clés à partir des données expérimentales. Cependant, ces modèles présentent des incertitudes, telles que des formes fonctionnelles inconnues ou une hétérogénéité dans la dynamique de production des transcrits et des protéines. Cette variabilité, liée à des différences dans la cinétique moléculaire ou les interactions régulatrices, influence les signaux observés d'ARN et de protéines et n'est pas directement mesurable. Pour surmonter ces limites, cette thèse propose de combiner intelligence artificielle (IA) et modélisation physique. En intégrant l'IA avec des contraintes mécanistiques, il sera possible d'apprendre les aspects inconnus ou hétérogènes de la dynamique transcriptionnelle et traductionnelle à partir des données d'imagerie, tout en garantissant la cohérence biologique et l'interprétabilité des modèles. Le cadre développé sera appliqué à des données d'imagerie en temps réel de la transcription et de la tr
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