Modélisation de la croissance chez Escherichia coli : de la cellule à la population

Growth modeling in Escherichia coli: from cell to population

• Auteur / Autrice : Alexandre Perrin
• Direction : Sylvie Meleard
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CMAP - Centre de Mathématiques appliquées
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : PEIPS : Evolution de Population et Systèmes de Particules en Interaction

Mots clés

Mots clés libres

Processus stochastiques

Cycles cellulaires

Population

Croissance bactérienne

Modélisation

Edp

Stochastic processes

Cell cycles

Population

Bacterial growth

Modeling

Pde

Résumé

Malgré des décennies de recherches, les mécanismes de la division cellulaire chez E. coli restent remplis de questions non résolues. Les avancées technologiques ont conduit à des découvertes inattendues et significatives, qui ont non seulement introduit de nouveaux défis biologiques, mais ont également remis en question notre compréhension actuelle de ce processus. Un domaine central de débat concerne le couplage entre la réplication de chromosome et la division cellulaire, soulevant des questions fondamentales sur le rôle de la réplication dans ce processus. L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer les limites des modèles existants dans la littérature et de développer une méthode de comparaison. De plus, l'étude de l'interaction entre les cycles de réplication et de division ouvre de nouvelles perspectives pour modéliser la dynamique du contenu en ADN dans les cellules au cours du temps. Cela s'avère particulièrement pertinent dans le contexte des traitements antibiotiques génotoxiques, tels que la ciprofloxacine. En modélisant le contenu en ADN des cellules, le deuxième objectif de cette thèse est d'estimer le risque de cassures double-brin et de modéliser la sensibilité des cellules aux agents génotoxiques dans différentes conditions de croissance.

Despite decades of research, the mechanisms of cell division in E. coli remain riddled with unresolved questions. Technological advances have led to unexpected and significant findings, which have not only introduced new biological challenges but also questioned our current understanding of this process. One key area of debate is the relationship between chromosome replication and the decision to initiate cell division, raising fundamental questions about the role of replication in this process. The primary objective of this thesis is to evaluate the limitations of existing models in the literature and to develop a methodology for their comparison. Then, studying the interplay between replication and division cycles opens new perspectives for modeling DNA content dynamics in cells over time. This is particularly relevant in the context of genotoxic antibiotic treatments, such as ciprofloxacin. By modeling DNA content, the second goal of this thesis is to estimate the risk of double-strand breaks (DSBs) and to provide insights into cellular susceptibility to genotoxic agents under varying growth conditions.