Description du sujet de thèse

Dans certaines régions du cerveau, les cellules souches neurales (CS) ont un rôle essentiel dans le maintien de l’homéostasie tissulaire par leur capacité à se diviser et à produire des cellules différenciées (Tai et al, 2019).
Un défi majeur dans ce domaine est de comprendre comment la production et la différenciation des CS sont coordonnées spatiotemporellement.
La voie de signalisation Notch (VSN) joue un rôle important dans la régulation des décisions relatives au destin des CS.
Cette voie implique une communication entre des cellules voisines pour activer des gènes cibles favorisant la quiescence ou la différenciation (Sprinzak & Blacklow, 2021).
Cependant, la signalisation Notch in vivo est complexe, et les modèles n'ont pas encore intégré les approches expérimentales et statistiques pour rendre compte de toute la complexité de la VSN.

Les processus ponctuels spatiaux et spatio-temporels sont bien adaptés à l'étude de l'organisation de tissus tels que le pallium du poisson zèbre (Dray et al, 2021).
En particulier, les processus de Hawkes multivariés (Hawkes, 1971) ont déjà montré leur potentiel dans la modélisation des réseaux de cellules en interaction, à la fois le processus de signalisation à l'intérieur des cellules et les couplages spatiaux entre les cellules (Verma et al, 2021).

Cette thèse de doctorat vise à développer de nouvelles méthodes pour l'inférence de processus de Hawkes non linéaires, afin d'étudier comment les cellules souches coordonnent leurs comportements pour maintenir l'homéostasie des tissus.
Les objectifs sont doubles :
- Objectif 1 : Explorer des méthodes d'estimation non paramétriques pour les processus de Hawkes non linéaires, inspirées des forêts aléatoires.
- Objectif 2 : Inférer la VSN à partir de données expérimentales, en utilisant les modèles et les méthodes d'estimation développés dans l'objectif 1.

References:
- Tai, K., Cockburn, K., & Greco, V. (2019). Flexibility sustains epithelial tissue homeostasis. Current Opinion in Cell Biology, 60, 84–91.
- Sprinzak, D., & Blacklow, S. C. (2021). Biophysics of Notch Signaling. Annual Review of Biophysics, 50(1), 157–189.
- Dray, N., Mancini, L., Binshtok, U., Cheysson, F., Supatto, W., Mahou, P., Bedu, S., Ortica, S., Than-Trong, E., Krecsmarik, M., Herbert, S., Masson, J.-B., Tinevez, J.-Y., Lang, G., Beaurepaire, E., Sprinzak, D., & Bally-Cuif, L. (2021). Dynamic spatiotemporal coordination of neural stem cell fate decisions occurs through local feedback in the adult vertebrate brain. Cell Stem Cell, 28(8), 1457-1472.e12.
- Hawkes, A. G. (1971). Spectra of Some Self-Exciting and Mutually Exciting Point Processes. Biometrika, 58(1), 83–90.
- Verma, A., Jena, S. G., Isakov, D. R., Aoki, K., Toettcher, J. E., & Engelhardt, B. E. (2021). A self-exciting point process to study multicellular spatial signaling patterns. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 118(32).

Contexte de travail

Le Laboratoire d’analyse et de mathématiques appliquées (LAMA) est une unité mixte de recherche (UMR 8050) rattachée à trois tutelles : le CNRS, l’Université Paris-Est Créteil (UPEC) et l’Université Gustave Eiffel (UGE). Ses locaux se situent sur deux sites : l’un à Champs-sur-Marne au sein de l’UGE et l’autre à Créteil au sein de l’UPEC. Le LAMA compte plus d’une centaine de membres dont 70 chercheur.ses et enseignant.es-chercheur.ses permanent.es environ, réparti.es en 5 équipes.

Le doctorat sera financé par une bourse du PEPR Maths-Vives, et s'effectuera sur le site de Champs-sur-Marne, dans l'équipe de Probabilités et statistiques.
Le.a doctorant.e intéragira également avec des biologistes de l'Institut Pasteur.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.