Étude des modes de diffusion dans des milieux complexes par suivi multidimensionnel de particules uniqu

Sujet de thèse :
Depuis plusieurs années, notre groupe développe des méthodes optiques et spectroscopiques innovantes afin d’étudier l’organisation nanométrique des tissus neuronaux ainsi que la diffusion de molécules impliquées dans le fonctionnement cérébral. Nous possédons notamment une forte expertise dans la spectroscopie et l’imagerie proche infrarouge de nanotubes de carbone, permettant de visualiser et de suivre des mouvements complexes à l’échelle nanométrique au sein de tissus biologiques.
La diffusion de nano-objets dans des environnements complexes joue un rôle central dans de nombreux processus biologiques et physico-chimiques, en particulier dans les environnements cellulaires confinés, les matériaux mous hétérogènes et les tissus neuronaux. Cependant, comprendre les mécanismes locaux de diffusion, les interactions et les dynamiques rotationnelles des nano-objets demeure un défi majeur, nécessitant le développement de nouvelles approches expérimentales et analytiques.
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodologies innovantes combinant microscopie de suivi de particules uniques (single-particle tracking microscopy) et microscopie de super-résolution afin d’étudier les modes de diffusion rapides de nano-objets dans des milieux complexes. Un enjeu méthodologique majeur du projet sera d’augmenter significativement la vitesse d’acquisition des expériences de suivi de particules/molécules uniques.
Le doctorant ou la doctorante contribuera notamment au développement d’approches originales de microscopie capables de résoudre la diffusion rotationnelle de nano-objets sur une profondeur de champ étendue (« extended depth-of-focus »). Le projet impliquera également la mise en œuvre de stratégies avancées de microscopie par balayage linéaire (line-scan microscopy) afin d’améliorer à la fois les résolutions temporelle et spatiale.
La première partie du projet portera sur des systèmes modèles, incluant des émulsions complexes et des environnements biomimétiques hétérogènes, permettant d’étudier de manière contrôlée les effets du confinement et l’hétérogénéité des mécanismes de diffusion. D’autres modèles expérimentaux pourront également être explorés et développés au cours de la thèse.
Dans un second temps, les méthodologies développées seront appliquées à des systèmes biologiques ex vivo, notamment des tranches de cerveau et potentiellement des sphéroïdes cellulaires, afin d’étudier les propriétés locales de diffusion dans des environnements biologiques complexes.
La thèse comportera une forte composante en instrumentation, analyse de données et modélisation numérique. Le ou la candidate développera des outils de programmation scientifique pour l’analyse automatisée de trajectoires et la caractérisation quantitative des régimes de diffusion. Des approches de machine learning pourront également être intégrées au projet.
Le ou la candidate retenu(e) intégrera un environnement de rec
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