Exploration of microbial ecosystems: from compositional patterns to metabolic models

Las comunidades microbianas pueden caracterizarse a nivel computacional a través de la lente de la biología de sistemas. El estudio de estos ecosistemas microbianos plantea retos adicionales en comparación con las poblaciones individuales, en términos de escala, integración de datos e interpretación. Sin embargo, revisten un interés extraordinario en los ámbitos de la salud, la agroecología o incluso los sistemas alimentarios. Se presentarán varias preguntas a las que pretendemos dar respuesta con un desarrollo metodológico que va desde el aprendizaje estadístico hasta la representación del conocimiento y el razonamiento o los modelos numéricos. Partiendo de un gran conjunto de datos que representa la composición de los microbiomas intestinales humanos a todas las edades, identificamos firmas genéricas cuyo ensamblaje describe con precisión el equilibrio dinámico del ecosistema. Yendo más allá de la descripción de los miembros de una comunidad, también construimos modelos mecanicistas para descifrar su metabolismo. Para consorcios pequeños, predecimos la dinámica del sistema utilizando modelos basados en restricciones e intentamos mejorar la escalabilidad con aprendizaje estadístico. Para comunidades mayores, proponemos una aproximación booleana como base para modelizar la actividad metabólica, la complementariedad y las interacciones entre poblaciones. En general, nuestros métodos intentan abordar varios casos de uso en el estudio computacional de los ecosistemas microbianos para conectar el (meta)genoma y otros datos con modelos predictivos.

Doctorado en Ciencias de la computación obtenido en 2018.

Postdoc en el Instituto Quadram en Norwich, Reino Unido.

Contratada como investigadora junior en Inria Burdeos en 2020.

Más información: https://cfrioux.github.io/