En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)

Thèse SpatialBioNet H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : lundi 3 juin 2024

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler

Informations générales

Intitulé de l'offre : Thèse SpatialBioNet H/F
Référence : UMR6625-ARNDEB-002
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : RENNES
Date de publication : lundi 13 mai 2024
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2135,00 € mensuel
Section(s) CN : Mathématiques et interactions des mathématiques

Description du sujet de thèse

Cette thèse se place dans le cadre du développement d'une théorie mathématique générale sur la façon dont les fluctuations de l'expression des gènes se propagent de leurs sources (sites de transcription) au phénotype de l'embryon représenté par
les patterns spatio-temporels des produits génétiques. Les processus de Markov sont utilisés comme outil de base (algorithme de Gillespie) et la dépendance spatiale est prise en compte. Des théorèmes limite seront prouvés pour justifier l'utilisation de
modèles simplifiés basés sur des EDP, des EDP stochastiques et des processus de Markov déterministes par morceaux. Ces modèles mathématiques sont bien adaptés aux simulations numériques, ce qui permettra de les valider en les comparant aux données biologiques disponibles.

Contexte de travail

La thèse se déroulera à l'IRMAR, laboratoire de mathématiques situé entre autre sur les campus de Beaulieu et de Ker Lann à Rennes. Il s'agit d'une collaboration pluridisciplinaire avec le LPHI à Montpellier. Le doctorant ou la doctorante sera co-encadré-e par Arnaud Debussche et Ovidiu Radulescu. Le doctorant ou la doctorante sera donc amené-e à se rendre à Montpellier régulièrement.
Compétences attendues: Master en Mathématiques, capacités à rédiger en français et en anglais, autonomie.

Contraintes et risques

Rien à signaler