Allocation optimale de ressources pour des modèles mathématiques de micro-organismes dans des conditions environnementales dynamiques

Optimal resource allocation in mathematical models of micro-organisms under dynamic environmental conditions

• Auteur / Autrice : Javier Innerarity imizcoz
• Direction : Jean-Luc Gouzé, Francis Mairet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Contrôle, optimisation, prospective
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Biological control of artificial ecosystems

Mots clés

Mots clés libres

Controle optimal

Systèmes dynamiques

Modélisation en biologie

Optimal control

Dynamical systems

Modelling in biology

Résumé

Le premier objectif sera de développer des modèles de croissance microbienne en environnement variable à base d'équations différentielles ordinaires. Différents niveaux de réalisme et de complexité seront considérés en fonction du réseau métabolique. Le réseau sera ensuite réduit en utilisant une approximation lent-rapide. L'allocation des ressources protéomiques sera formalisée comme un problème d'optimisation, en supposant comme objectif la maximisation du taux de croissance. Les problèmes proposés seront ensuite étudiés à la fois analytiquement (en utilisant le principe du maximum de Pontryagin et la théorie du Contrôle Optimal) et numériquement pour déterminer la stratégie d'allocation optimale.

The first objective will be to develop mathematical microbial growth models in a dynamical environment based on ordinary differential equations. Different levels of realism and complexity will be considered depending on the details included in the metabolic network. The initial detailed network will be reduced using quasi steady-states approximation. Proteome resource allocation will be formalized as an optimization problem, assuming as objective the maximization of growth rate. The proposed problems will then be studied both analytically (using the Pontryagin Maximum Principle and Optimal Control theory) and numerically to determine optimal allocation strategy to maximize growth.