PhD position (H/F) - Modeling Overflow Metabolism

Sujet de thèse :
Sujet :
Les micro-organismes tels que les bactéries et les levures présentent souvent un métabolisme de débordement (overflow metabolism), un comportement dans lequel fermentation et respiration coexistent même en conditions riches en nutriments et abondantes en oxygène. Cela conduit à la sécrétion de sous-produits partiellement oxydés (par exemple, acétate, éthanol), malgré l’existence de voies métaboliques plus efficaces [1-3].
Comprendre pourquoi les cellules adoptent de telles stratégies apparemment sous-optimales constitue une question fondamentale à l’interface entre physique et biologie. Cela soulève plus largement la question de la manière dont les contraintes thermodynamiques, cinétiques et stœchiométriques façonnent conjointement l’organisation du métabolisme [4-6].
Ce projet de doctorat vise à développer un cadre de modélisation quantitative pour étudier l’émergence et la régulation du métabolisme de débordement. Le projet combinera des approches stœchiométriques, cinétiques et thermodynamiques afin d’analyser comment les contraintes énergétiques et la dissipation influencent les distributions de flux métaboliques, comment différents mécanismes de contrôle tels que l’allocation du protéome, les limitations enzymatiques et les forces motrices thermodynamiques peuvent être intégrés dans un cadre unifié, et comment le métabolisme de débordement émerge et évolue lors des transitions entre sécrétion et réassimilation des sous-produits. Le modèle principal d'étude sera l'overflow d'acetate par l'organisme E. Coli dans le cadre d'une collaboration avec l'institut de biotechnologie de Toulouse.

References:
[1] Basan et al., Nature 528, 99 (2015); [2] Millard et al., EMBO J 42, e113079 (2023); [3] Gosselin et al., Mol Syst Biol 21, 1419 (2025); [4] Yang et al., PNAS 118, e2026786118 (2021); [5] Pfeuty, Biophys J 123, 3600 (2024); [6] Cossetto et al., Nat Commun 16, 8543 (2025).

Profil du/de la candidat·e :
Nous recherchons un·e candidat·e titulaire d’un Master en physique, biophysique ou biologie des systèmes, disposant de compétences en Python et d’une solide formation en méthodes quantitatives (algèbre linéaire, systèmes dynamiques, statistiques). Le/la candidat·e devra manifester un intérêt marqué pour les systèmes biologiques. Un intérêt pour la thermodynamique du vivant, des notions de métabolisme ou de données omiques (ou une volonté de les acquérir), ainsi qu’une capacité à travailler à l’interface entre théorie et données seront appréciés.

Contexte :
Le projet est interdisciplinaire, combinant modélisation théorique, méthodes computationnelles et analyse de données. Le/la doctorant·e sera amené·e à :
• développer et analyser des modèles de réseaux métaboliques à partir de bilan de flux et de la thermodynamique hors équilibre, et à l’aide d’outils de programmation (principalement Python)
• interagir avec des jeux de données de métabolomique et de fluxomique
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...