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326 results on '"Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)"'

1. Modeling the temperature effect on the specific growth rate of phytoplankton: a review

Author: Francis Mairet, Olivier Bernard, Antoine Sciandra, Ghjuvan Micaelu Grimaud, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), ANR-12-BIME-0004,Facteur 4,AMELIORATION NON OGM DES PERFORMANCES DE MICROALGUES(2012), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Côte d'Azur (UCA)
Subjects: 0301 basic medicine, Environmental Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], Context (language use), Biology, cyanobacteria, Applied Microbiology and Biotechnology, [SPI]Engineering Sciences [physics], 03 medical and health sciences, thermal growth curve, Temperature growth models, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Phytoplankton, Quantitative Biology::Populations and Evolution, Growth rate, [MATH]Mathematics [math], Temporal scales, Waste Management and Disposal, Mathematical model, Ecology, microalgae, Global change, Plankton, Pollution, 030104 developmental biology, 13. Climate action, phytoplankton, Biological system, Constant (mathematics), protein thermal stability
Abstract: International audience; Phytoplankton are key components of ecosystems. Their growth is deeply influenced by temperature. In a context of global change, it is important to precisely estimate the impact of temperature on these organisms at different spatial and temporal scales. Here, we review the existing deterministic models used to represent the effect of temperature on microbial growth that can be applied to phytoplankton. We first describe and provide a brief mathematical analysis of the models used in constant conditions to reproduce the thermal growth curve. We present the mechanistic assumptions concerning the effect of temperature on the cell growth and mortality, and discuss their limits. The coupling effect of temperature and other environmental factors such as light are then shown. Finally, we introduce the models taking into account the acclimation needed to thrive with temperature variations. The need for new thermal models, coupled with experimental validation, is argued.
Published: 2017

2. Quantitative trait loci in pepper control the effective population size of two RNA viruses at inoculation

Author: Elsa Rousseau, Alain Palloix, Frédéric Grognard, Ludovic Mailleret, Sebastien Barraillé, Marion Szadkowski, Benoît Moury, Lucie Tamisier, Frédéric Fabre, Ghislaine Nemouchi, Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), BAP (Biologie et Amélioration des Plantes) department, SMaCH (Sustainable Management of Crop Health) metaprogramme of INRA, Région Provence-Alpes-Côte d’Azur (PACA), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de pathologie végétale (UR 407) INRA Avignon, Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Capsicum annuum, 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, [SDV]Life Sciences [q-bio], Potyvirus, Population, Quantitative trait locus, Cucumovirus, 01 natural sciences, Virus, Cucumber mosaic virus, 03 medical and health sciences, Virology, virus infection, bottlenecks, Potato virus Y, education, Gene, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Plant Diseases, Genetics, education.field_of_study, biology, fungi, food and beverages, biology.organism_classification, Plant Leaves, 030104 developmental biology, quantitative trait loci, Capsicum, effective population size, 010606 plant biology & botany
Abstract: We thank the staff of the INRAE Experimental facilities of the Plant Pathology research unit (IEPV, https://doi.org/10.15454/8DGF-QF70) for their involvement in field experiments; International audience; Infection of plants by viruses is a complex process involving several steps: inoculation into plant cells, replication in inoculated cells and plant colonization. The success of the different steps depends, in part, on the viral effective population size (Ne), defined as the number of individuals passing their genes to the next generation. During infection, the virus population will undergo bottlenecks, leading to drastic reductions in Ne and, potentially, to the loss of the fittest variants. Therefore, it is crucial to better understand how plants affect Ne. We aimed to (i) identify the plant genetic factors controlling Ne during inoculation, (ii) understand the mechanisms used by the plant to control Ne and (iii) compare these genetic factors with the genes controlling plant resistance to viruses. Ne was measured in a doubled-haploid population of Capsicum annuum. Plants were inoculated with either a Potato virus Y (PVY) construct expressing the green fluorescent protein or a necrotic variant of Cucumber mosaic virus (CMV). Newas assessed by counting the number of primary infection foci on cotyledons for PVY or the number of necrotic local lesions on leaves for CMV. The number of foci and lesions was correlated (r=0.57) and showed a high heritability (h2=0.93 for PVY and h2=0.98 for CMV). The Ne of the two viruses was controlled by both common quantitative trait loci (QTLs) and virus-specific QTLs, indicating the contribution of general and specific mechanisms. The PVY-specific QTL colocalizes with a QTL that reduces PVY accumulation and the capacity to break down a major-effect resistance gene.
Published: 2017

3. Hydrogenotrophic methanogens of the mammalian gut: Functionally similar, thermodynamically different—A modelling approach

Author: Munoz Tamayo, Rafael, Morgavi, Diego, Fonty, Gérard, Muñoz-Tamayo, Rafael, 1☯, I, Popova, Milka, 2☯, I, Tillier, Maxence, Morgavi Id, Diego, Morel, Jean-Pierre, Rard Fonty, Gé, Morel-Desrosiers, Nicole, Modélisation Systémique Appliquée aux Ruminants (MoSAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité Mixte de Recherches sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire Microorganismes : Génome et Environnement (LMGE), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Thermodynamique des solutions et des polymères (TSP), and Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, écosystème microbien, intestin, Méthanogène, [SDV.SA.SPA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Animal production studies, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, mammifère, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Abstract: Methanogenic archaea occupy a functionally important niche in the gut microbial ecosystemof mammals. Our purpose was to quantitatively characterize the dynamics of methanogenesisby integrating microbiology, thermodynamics and mathematical modelling. For that, invitro growth experiments were performed with pure cultures of key methanogens from thehuman and ruminant gut, namely Methanobrevibacter smithii, Methanobrevibacter ruminantiumand Methanobacterium formicium. Microcalorimetric experiments were performed toquantify the methanogenesis heat flux. We constructed an energetic-based mathematicalmodel of methanogenesis. Our model captured efficiently the dynamics of methanogenesiswith average concordance correlation coefficients of 0.95 for CO2, 0.98 for H2 and 0.97 forCH4. Together, experimental data and model enabled us to quantify metabolism kineticsand energetic patterns that were specific and distinct for each species despite their use ofanalogous methane-producing pathways. Then, we tested in silico the interactions betweenthese methanogens under an in vivo simulation scenario using a theoretical modelling exercise.In silico simulations suggest that the classical competitive exclusion principle is inapplicableto gut ecosystems and that kinetic information alone cannot explain gut ecologicalaspects such as microbial coexistence. We suggest that ecological models of gut ecosystemsrequire the integration of microbial kinetics with nonlinear behaviours related to spatialand temporal variations taking place in mammalian guts. Our work provides novel informationon the thermodynamics and dynamics of methanogens. This understanding will beuseful to construct new gut models with enhanced prediction capabilities and could havepractical applications for promoting gut health in mammals and mitigating ruminant methaneemissions.
Published: 2019

4. Dynamic coupling of photoacclimation and photoinhibition in a model of microalgae growth

Author: Antoine Sciandra, Philipp Hartmann, Benoît Chachuat, Olivier Bernard, Andreas Nikolaou, Centre for Process Systems Engineering [London] (CPSE), Imperial College London, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), ANR-13-BIME-0004,PURPLE SUN,Partage de photons entre panneaux photovoltaïques et microalgues à vocation énergétique(2013), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Chlorophyll, 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Statistics and Probability, Photoinhibition, Light, Droop model, Scale (ratio), [SDV]Life Sciences [q-bio], Irradiance, Biology, Photosynthesis, Models, Biological, 01 natural sciences, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, Dynamic coupling, Acclimation strategy, [SPI]Engineering Sciences [physics], 03 medical and health sciences, Han model, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, 010608 biotechnology, Microalgae, Multiple time, Microalgae growth, [MATH]Mathematics [math], General Immunology and Microbiology, Mathematical model, Ecology, Applied Mathematics, General Medicine, PI curves, Kinetics, 030104 developmental biology, Modeling and Simulation, Photosynthesis modeling, General Agricultural and Biological Sciences, Biological system, Algorithms
Abstract: International audience; The development of mathematical models that can predict photosynthetic productivity of microalgae under transient conditions is crucial for enhancing large-scale industrial culturing systems. Particularly important in outdoor culture systems, where the light irradiance varies greatly, are the processes of photoinhibition and photoacclimation, which can affect photoproduction significantly. The former is caused by an excess of light and occurs on a fast time scale of minutes, whereas the latter results from the adjustment of the light harvesting capacity to the incoming irradiance and takes place on a slow time scale of days. In this paper, we develop a dynamic model of microalgae growth that simultaneously accounts for the processes of photoinhibition and photoacclimation, thereby spanning multiple time scales. The properties of the model are analyzed in connection to PI-response curves, under a quasi steady-state assumption for the slow processes and by neglecting the fast dynamics. For validation purposes, the model is calibrated and compared against multiple experimental data sets from the literature for several species. The results show that the model can describe the difference in photosynthetic unit acclimation strategies between Dunaliella tertiolecta (n-strategy) and Skeletonema costatum (s-strategy).
Published: 2016

5. Maximizing microalgae productivity in a light-limited chemostat

Author: Martínez, Carlos, Bernard, Olivier, Mairet, Francis, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Universités (COMUE), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), CONICYT, Phycover [ANR-14-CE04-0011], IPL Algae in silico (INRIA) projects, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: Chlorophyll, Photoacclimation, [SDV]Life Sciences [q-bio], Biomass productivity, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Photoinhibition, Microalgae, Dynamics and control, Industrial biotechnology
Abstract: International audience; Light supply is one of the most important parameters to be considered for enhancing microalgae growth in photobioreactors (PBR) with artificial light. However, most of the mathematical works do not consider incident light as a parameter to be optimized. In this work based on a simple model of light-limited growth, we determine optimal values for the dilution rate and the incident light intensity in order to maximize the steady-state microalgal surface productivity in a continuous culture. We also show that in optimal conditions there is a minimal initial microalgal concentration (and we give a simple expression to determine it) to guarantee the persistence of the population. Finally, in the context of enhancing microalgae productivity by reducing light absorption by microalgae, we conclude our work by studying the influence of the chlorophyll-carbon quota on the maximal productivity. (C) 2018, IFAC (International Federation of Automatic Control) Hosting by Elsevier Ltd. All rights reserved.
Published: 2018

6. Life-Cycle Assessment of Microalgal-Based Biofuels

Author: Jean-Philippe Steyer, Laurent Lardon, Pierre Collet, Arnaud Hélias, Olivier Bernard, Daniele Spinelli, Gouzé, Jean-Luc, LBE, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Department of Chemistry [Sienne], Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), A. Pandey and D.-J. Lee and Y. Chisti and C. R. Soccol, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Distributed Object Systems (SOR), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Engineering, Natural resource economics, 020209 energy, 02 engineering and technology, 010501 environmental sciences, 7. Clean energy, 01 natural sciences, environmental impact, 12. Responsible consumption, Bioenergy, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Production (economics), Environmental impact assessment, Life-cycle assessment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, 2. Zero hunger, Waste management, business.industry, [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, microalgae, LCA, Global warming, Fossil fuel, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Renewable energy, 13. Climate action, Biofuel, [SDE]Environmental Sciences, biofuel, business, [INFO.INFO-AU] Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering
Abstract: International audience; Fossil fuel depletion and attempts of global warming mitigation have motivated the development of biofuels. Several feedstock and transformation pathways into biofuel have been proposed as an alternative to usual fuels. Recently, microalgae have attracted a lot of attention because of the promise of reduced competition with food crop and lowered environmental impacts. Over the last years, several Life Cycle Assessments have been realised to evaluate the energetic benefit and Global Warming Potential reduction of biofuel and bioenergy produced from microalgae. This chapter presents a bibliographic review of fifteen LCA of microalgae production and/or transformation into biofuel. These studies differ often by the perimeter of the study, the functional unit and the production technologies or characteristics. Methods for the environmental impacts assessment and the energy balance computation also diverge. This review aims at identifying the main options and variations between LCAs and concludes by some recommendations and guidelines to improve the contribution of an LCA and to facilitate the comparison between studies.; Cette publication propose une review des travaux d'analyse du cycle de vie (ACV) réalisés sur des microalgues à vocation énergétique. Les principales hypothèses sur lesquelles s'appuient les 15 études sont analysées, et leurs conclusions comparées. Des recommandations sont proposées pour l'étude de l'impact des procédés à base de microalgues.
Published: 2018

7. Potential of evolution engineering for enhancing productivity of microalgae

Author: Bonnefond, Hubert, Talec, Amélie, Pruvost, Eric, Boutoute, M, Grimaud, Ghjuvan Micaelu, Lie, Yann, Sauvée, T, Sciandra, Antoine, Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Sciandra, Antoine
Subjects: [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SDV.BIO] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology
Abstract: International audience
Published: 2017

8. Modeling the impact of high temperatures on microalgal viability and photosynthetic activity

Author: Béchet, Quentin, Laviale, Martin, Arsapin, Nicolas, Bonnefond, Hubert, Bernard, Olivier, Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: lcsh:Biotechnology, Research, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, food and beverages, lcsh:Fuel, Outdoor cultivation, Heat stress, lcsh:TP315-360, Biofuel, Viability, lcsh:TP248.13-248.65, Dunaliella salina, Thermal dose, Productivity
Abstract: Background Culture collapse due to high temperatures can significantly impact the profitability of outdoor algal cultivation systems. The objective of this study was to model for the first time the impact of high temperatures on algal activity and viability. Results Viability measurements on Dunaliella salina cultures were based on cytometry with two fluorescent markers (erythrosine and fluorescein di-acetate), and photosynthetic activity was measured by Pulse Amplitude Modulation (PAM) fluorometry. Kinetic studies revealed that viability and activity losses during exposure to high temperatures could be described by a Weibull model. Both mortality and activity were shown to be functions of the thermal dose received by the algae, defined as the product of duration of exposure to high temperatures and an exponential function of temperature. Simulations at five climatic locations revealed that culture collapse due to high temperatures could impact productivity of D. salina in non-temperature-controlled outdoor photobioreactors by 35 and 40% in arid and Mediterranean climates, respectively. Conclusions The model developed in this study can be used to forecast the impact of high temperatures on algal biofuel productivity. When coupled with models predicting the temperature of outdoor cultivation systems, this model can also be used to select the best combination of location, system geometry, and algal species to minimize the risks of culture collapse and therefore maximize biofuel productivity. Electronic supplementary material The online version of this article (doi:10.1186/s13068-017-0823-z) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Published: 2017

9. Epidemiological and evolutionary management of plant resistance: optimizing the deployment of cultivar mixtures in time and space in agricultural landscapes

Author: Ludovic Mailleret, Benoît Moury, Frédéric Fabre, Elsa Rousseau, Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Agence Nationale de la Recherche ('VirAphid' (ANR-10-STRA-0001)), INRA (project 'TakeControl' of the metaprogramme Smach), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Fabre, Frédéric
Subjects: agroecosystem, [SDV]Life Sciences [q-bio], prévention des maladies, evolutionary epidemiology, [SPI]Engineering Sciences [physics], durabilité des résistances, landscape epidemiology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Cultivar, épidémiologie végétale, [MATH]Mathematics [math], pathologie végétale, 2. Zero hunger, résistance variétale, education.field_of_study, mélange de variétés, Ecology, mosaic strategy, disease prevention, rotation des cultures, gène de résistance, agroécosystème, qualitative resistance, Agricultural sciences, heterogeneity of selection, General Agricultural and Biological Sciences, resistance durability, Agricultural landscapes, modèle spatialisé, Landscape epidemiology, Population, Context (language use), Biology, resistance gene, Genetics, education, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Resistance (ecology), functional connectivity, Original Articles, 15. Life on land, maladie des plantes, Software deployment, rotation strategy, gestion du paysage, évolution génétique des populations, Sciences agricoles, Landscape connectivity, rotation of crops
Abstract: International audience; The management of genes conferring resistance to plant–pathogens should make it possible to control epidemics (epidemiological perspective) and preserve resistance durability (evolutionary perspective). Resistant and susceptible cultivars must be strategically associated according to the principles of cultivar mixture (within a season) and rotation (between seasons). We explored these questions by modeling the evolutionary and epidemiological processes shaping the dynamics of a pathogen population in a landscape composed of a seasonal cultivated compartment and a reservoir compartment hosting pathogen year-round. Optimal deployment strategies depended mostly on the molecular basis of plant–pathogen interactions and on the agro-ecological context before resistance deployment, particularly epidemic intensity and landscape connectivity. Mixtures were much more efficient in landscapes in which between-field infections and infections originating from the reservoir were more prevalent than within-field infections. Resistance genes requiring two mutations of the pathogen avirulence gene to be broken down, rather than one, were particularly useful when infections from the reservoir predominated. Combining mixture and rotation principles were better than the use of the same mixture each season as (i) they controlled epidemics more effectively in situations in which within-field infections or infections from the reservoir were frequent and (ii) they fulfilled the epidemiological and evolutionary perspectives.
Published: 2015

10. Mathematical modeling of unicellular microalgae and cyanobacteria metabolism for biofuel production

Author: Olivier Bernard, Rafael Muñoz-Tamayo, Jean-Philippe Steyer, Caroline Baroukh, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), ANR-12-BIME-004 Facteur 4 project, ANR-13-BIME-004 Purple Sun project, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-12-BIME-0004,Facteur 4,AMELIORATION NON OGM DES PERFORMANCES DE MICROALGUES(2012), ANR-13-BIME-0004,PURPLE SUN,Partage de photons entre panneaux photovoltaïques et microalgues à vocation énergétique(2013), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Cyanobacteria, business.industry, Microorganism, Biomedical Engineering, Mixing (process engineering), Heterotroph, chemistry.chemical_element, Bioengineering, Substrate (biology), Biology, biology.organism_classification, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, 7. Clean energy, Renewable energy, Biotechnology, chemistry, 13. Climate action, Biofuel, Biochemical engineering, business, Carbon
Abstract: International audience; The conversion of microalgae lipids and cyanobacteria carbohydrates into biofuels appears to be a promising source of renewable energy. This requires a thorough understanding of their carbon metabolism, supported by mathematical models, in order to optimize biofuel production. However, unlike heterotrophic microorganisms that utilize the same substrate as sources of energy and carbon, photoautotrophic microorganisms require light for energy and CO2 as carbon source. Furthermore, they are submitted to permanent fluctuating light environments due to outdoor cultivation or mixing inducing a flashing effect. Although, modeling these nonstandard organisms is a major challenge for which classical tools are often inadequate, this step remains a prerequisite towards efficient optimization of outdoor biofuel production at an industrial scale.
Published: 2015

11. Mathematical modelling of microbes: metabolism, gene expression and growth

Author: Stefano Casagranda, Delphine Ropers, Eugenio Cinquemani, Jean-Luc Gouzé, Nils Giordano, Hidde de Jong, Johannes Geiselmann, Modeling, simulation, measurement, and control of bacterial regulatory networks (IBIS), Laboratoire Adaptation et pathogénie des micro-organismes [Grenoble] (LAPM), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Jean Roget, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Programme Investissements d'Avenir, Bio-informatique, RESET [ANR-11-BINF-0005], Inria Project Lab AlgaeInSilico, Research program Labex SIGNALIFE [ANR-11-LABX-0028-01], Conseil Régional PACA, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Institute for Advanced Biosciences / Institut pour l'Avancée des Biosciences (Grenoble) (IAB), Centre Hospitalier Universitaire [Grenoble] (CHU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Etablissement français du sang - Auvergne-Rhône-Alpes (EFS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0301 basic medicine, Subject Areas, Systems biology, Population, Biomedical Engineering, Biophysics, Complex system, Cellular functions, Gene regulatory network, biomathematics, Gene Expression, Reviews, microbial growth, Bioengineering, Biology, Bacterial Physiological Phenomena, Biochemistry, Keywords, Biomaterials, 03 medical and health sciences, computational biology, metabolic and gene regulatory networks, Biochemical reactions, Gene Regulatory Networks, mathematical modelling, education, Review Articles, education.field_of_study, Bacteria, Subject Category, Scale (chemistry), systems biology, Models, Theoretical, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [SDV.MP.BAC]Life Sciences [q-bio]/Microbiology and Parasitology/Bacteriology, Cell biology, 030104 developmental biology, Biochemical engineering, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Flux (metabolism), Metabolic Networks and Pathways, Biotechnology
Abstract: International audience; The growth of microorganisms involves the conversion of nutrients in the environment into biomass, mostly proteins and other macromolecules. This conversion is accomplished by networks of biochemical reactions cutting across cellular functions, such as metabolism, gene expression, transport and signalling. Mathematical modelling is a powerful tool for gaining an understanding of the functioning of this large and complex system and the role played by individual constituents and mechanisms. This requires models of microbial growth that provide an integrated view of the reaction networks and bridge the scale from individual reactions to the growth of a population. In this review, we derive a general framework for the kinetic modelling of microbial growth from basic hypotheses about the underlying reaction systems. Moreover, we show that several families of approximate models presented in the literature, notably flux balance models and coarse-grained whole-cell models, can be derived with the help of additional simplifying hypotheses. This perspective clearly brings out how apparently quite different modelling approaches are related on a deeper level, and suggests directions for further research.
Published: 2017

12. Estimating virus effective population size and selection without neutral markers

Author: Rousseau, Elsa, Moury, Benoît, Mailleret, Ludovic, Senoussi, Rachid, Palloix, Alain, Simon, Vincent, Valière, Sophie, Grognard, Frédéric, Fabre, Frédéric, Unité de Pathologie Végétale (PV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Génome et Transcriptome - Plateforme Génomique (GeT-PlaGe), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Plateforme Génome & Transcriptome (GET), Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité Animalerie Rongeurs (UAR), Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMRSV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École Nationale d'Ingénieurs des Travaux Agricoles - Bordeaux (ENITAB)-Institut des Sciences de la Vigne et du Vin (ISVV), SMaCH (Sustainable Management of Crop Health) metaprogramme of INRA, grant over-seen by the French National Research Agency (ANR) as part of the 'Blanc2013' program (ANR-13-BSV7- 0011, FunFit project), Station de Pathologie Végétale (AVI-PATHO), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biostatistique et Processus Spatiaux (BIOSP), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), GeT PlaGe, Genotoul, Unité Mixte de Recherche en Santé Végétale (INRA/ENITA) (UMR SAVE), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), and Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: lcsh:Immunologic diseases. Allergy, Evolutionary Genetics, Genetic Markers, Leaves, Evolutionary Processes, Heredity, Genotype, Population Size, [SDV]Life Sciences [q-bio], Potyvirus, Variant Genotypes, Plant Science, Microbiology, Viral Evolution, Evolution, Molecular, [SPI]Engineering Sciences [physics], Population Metrics, Effective Population Size, Virology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Genetics, Selection, Genetic, [MATH]Mathematics [math], lcsh:QH301-705.5, Plant Diseases, Evolutionary Biology, Population Biology, Models, Genetic, Plant Anatomy, Genetic Drift, Biology and Life Sciences, High-Throughput Nucleotide Sequencing, food and beverages, Organismal Evolution, Genetic Mapping, lcsh:Biology (General), Microbial Evolution, lcsh:RC581-607, Capsicum, Population Genetics, Research Article
Abstract: By combining high-throughput sequencing (HTS) with experimental evolution, we can observe the within-host dynamics of pathogen variants of biomedical or ecological interest. We studied the evolutionary dynamics of five variants of Potato virus Y (PVY) in 15 doubled-haploid lines of pepper. All plants were inoculated with the same mixture of virus variants and variant frequencies were determined by HTS in eight plants of each pepper line at each of six sampling dates. We developed a method for estimating the intensities of selection and genetic drift in a multi-allelic Wright-Fisher model, applicable whether these forces are strong or weak, and in the absence of neutral markers. This method requires variant frequency determination at several time points, in independent hosts. The parameters are the selection coefficients for each PVY variant and four effective population sizes Ne at different time-points of the experiment. Numerical simulations of asexual haploid Wright-Fisher populations subjected to contrasting genetic drift (Ne ∈ [10, 2000]) and selection (|s| ∈ [0, 0.15]) regimes were used to validate the method proposed. The experiment in closely related pepper host genotypes revealed that viruses experienced a considerable diversity of selection and genetic drift regimes. The resulting variant dynamics were accurately described by Wright-Fisher models. The fitness ranks of the variants were almost identical between host genotypes. By contrast, the dynamics of Ne were highly variable, although a bottleneck was often identified during the systemic movement of the virus. We demonstrated that, for a fixed initial PVY population, virus effective population size is a heritable trait in plants. These findings pave the way for the breeding of plant varieties exposing viruses to stronger genetic drift, thereby slowing virus adaptation., Author summary A growing number of experimental evolution studies are using an “evolve-and-resequence” approach to observe the within-host dynamics of pathogen variants of biomedical or ecological interest. The resulting data are particularly appropriate for studying the effects of evolutionary forces, such as selection and genetic drift, on the emergence of new pathogen variants. However, it remains challenging to unravel the effects of selection and genetic drift in the absence of neutral markers, a situation frequently encountered for microbes, such as viruses, due to their small constrained genomes. Using such an approach on a plant virus, we observed that the same set of virus variants displayed highly diverse dynamics in closely related plant genotypes. We developed and validated a method that does not require neutral markers, for estimating selection coefficients and effective population sizes from these experimental evolution data. We found that the viruses experienced considerable diversity in genetic drift regimes, depending on host genotype. Importantly, genetic drift experienced by virus populations was shown to be a heritable plant trait. These findings pave the way for the breeding of plant varieties exposing viruses to strong genetic drift, thereby slowing virus adaptation.
Published: 2017

13. A multi-seasonal model of plant-nematode interactions and its use to identify durable plant resistance deployment strategies

Author: Suzanne Touzeau, Mathilde Mercat, Vincent Calcagno, Ludovic Mailleret, Caroline Djian-Caporalino, Thomas Perrot, Philippe Castagnone-Sereno, Samuel Nilusmas, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire International de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées (LIRIMA), Université de Yaoundé I-Université Badji Mokhtar Annaba (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), EPITAG, Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Yaoundé I [Yaoundé]-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Ouagadougou-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I
Subjects: 0106 biological sciences, 2. Zero hunger, Resistance (ecology), Crop yield, nematode, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, food and beverages, 15. Life on land, Horticulture, Biology, Crop rotation, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Plant nematode, resistance, [SPI]Engineering Sciences [physics], Agronomy, Software deployment, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, epidemiology, [MATH]Mathematics [math], 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Root-knot nematodes of the genus Meloidogyne are soil-borne, little mobile, polyphagous pests which threaten important sheltered crops such as vegetables or small fruits. They attack plant roots to feed and reproduce and have a major impact on crop yield. Most eco-friendly plant protection strategies are based on the use of resistant crops. The emergence of virulent nematode variants, which are adapted to the resistance, challenges the durability of such methods. Because virulent root-knot nematodes exhibit a reduced fitness on susceptible crops, combining both resistant and susceptible plants can help increase the efficacy and sustainability of resistance-based nematode control. Since nematodes have poor intrinsic dispersal ability, the association between resistant and susceptible plants should rely on crop rotation over cropping seasons, rather than on spatial arrangements. We proposed a semi-discrete model describing the population dynamics of plant roots and of nematodes within and over cropping seasons. This model, inspired by epidemiological concepts, was fitted to literature data on the within cropping season dynamics of susceptible tomato plants and avirulent nematodes; it was then extended to also account for resistant plants and virulent parasites. The model was used to compute optimal crop rotation strategies with respect to the minimization of an epidemiological criterion called AUDPC to increase crop yield over different time horizons (between 2 and 40 cropping seasons)
Published: 2017

14. Impact de la température sur les interactions entre la microalgue marine Micromonas et les virus qui l’infectent

Author: Demory, David, Arsenieff, Laure, Simon, Nathalie, Six, Christophe, Rigaut-Jalabert, Fabienne, Marie, Dominique, Ge, Pei, Bigeard, Estelle, Sciandra, Antoine, Bernard, Olivier, Rabouille, Sophie, Baudoux, A. C., Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Adaptation et diversité en milieu marin (AD2M), Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Diversité et Interactions au sein du Plancton Océanique (DIPO), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Procaryotes Phototrophes Marins = MArine Phototrophic Prokaryotes (MAPP), Adaptation et diversité en milieu marin (ADMM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), MArine Phototrophic Prokaryotes (MAPP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

15. Épidémiologie mathématique : applications en élevage et en agriculture

Author: Suzanne Touzeau, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire International de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées (LIRIMA), Université de Yaoundé I-Université Badji Mokhtar Annaba (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Académie des Sciences, France, Académie Hassan II des Sciences et Techniques, Maroc, EPITAG, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Yaoundé I [Yaoundé]-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Ouagadougou-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SPI]Engineering Sciences [physics], [SDV.BA.MVSA]Life Sciences [q-bio]/Animal biology/Veterinary medicine and animal Health, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS], [MATH]Mathematics [math], [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic
Abstract: International audience; L'objectif de cet exposé est de présenter des modèles dynamiques appliqués en épidémiologie animale et végétale, destinés à comprendre les mécanismes de propagation, prédire l'évolution de l'épidémie, ou encore tester et évaluer des stratégies de maîtrise. Par rapport aux modèles classiques en épidémiologie type SIR, ces modèles intègrent souvent des structures plus fines de la population (âge, génotype, etc.) et peuvent combiner plusieurs échelles, de la réponse immunitaire intra-hôte à la propagation à l'échelle d'une filière, ou encore de la plante au paysage. Les formalismes mis en œuvre sont divers : ce sont principalement des modèles d'équations différentielles, mais on retrouve également des modèles stochastiques à temps discret, des modèles individus-centrés, etc. L'exposé mettra l'accent sur la construction des modèles à partir des questions posées et connaissances biologiques, ainsi que leur étude analytique ou numérique afin de répondre aux questions posées. On peut peut ainsi s'intéresser à l'identifiabilité ou l'identification des modèles, la réduction des modèles, ou encore réaliser une analyse de sensibilité... L'exposé s'appuiera sur quelques cas concrets de maladies des élevages ou des cultures, comme par exemple la tremblante ovine ou le phoma du colza.
Published: 2017

16. How to prevent viremia rebound? Evidence from a PRRSv data-supported model of the immune response

Author: Natacha Go, Suzanne Touzeau, Andrea Doeschl-Wilson, Catherine Belloc, Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The Roslin Institute, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Division of Genetics and Genomics, COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Roslin Institute, University of Edinburgh, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDV]Life Sciences [q-bio], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDE]Environmental Sciences, [SDV.IMM]Life Sciences [q-bio]/Immunology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

17. Shared predation: positive effects of predator distraction

Author: Mickaël Teixeira Alves, Vincent Calcagno, Ludovic Mailleret, Frédéric Grognard, Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Mutualism (biology), 0303 health sciences, education.field_of_study, Ecology, [SDV]Life Sciences [q-bio], Foraging, Population, Biology, Commensalism, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Predation, 03 medical and health sciences, Density dependence, Distraction, education, Predator, 030304 developmental biology
Abstract: Simple rules based on population equilibria can characterize indirect interactions in three-species systems but fail to predict them when considering behavioral mechanisms. In this paper, we revisit the effects of shared predation,i.e. the situation in which two prey are consumed by a common predator. Such predation usually induces negative indirect interactions between prey, or apparent competition, through an increase of predator density and thus of predation pressure. Two mechanisms can however weaken apparent competition and lead to equivocal signs of indirect interactions. On the one hand, predator distraction, which stems from the difficulty to efficiently forage for different prey at the same moment in time and diminishes the number of prey capturedperpredator. On the other hand, predator negative density dependence limits predator growth. To get further insights into simple rules describing indirect interactions brought about by shared predation, we studied two classes of one-predator-two-prey models exhibiting these two mechanisms. We found robust simple rules derived from predator equilibria which state that at least one prey is favored by the presence of the other when the predators partition their foraging effort between them. These rules thus characterize a surprising wide range of indirect effects including apparent predation, apparent commensalism and apparent mutualism. They also highlight different situations in which larger predator populations do not entail smaller prey populations and in which neither prey species can be negatively affected by the other.
Published: 2017

18. Applying differential dynamic logic to reconﬁgurable biological networks

Author: Madalena Chaves, Daniel Figueiredo, Manuel A. Martins, Center for Research & Development in Mathematics and Applications [Aveiro] (CIDMA), Universidade de Aveiro, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), ANR-16-CE33-0016,ICycle,Interconnexion et contrôle de deux oscillateurs biologiques dans des cellules mammaliennes(2016), University of Aveiro, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Côte d'Azur (UCA)
Subjects: 0301 basic medicine, Statistics and Probability, 0209 industrial biotechnology, Theoretical computer science, Hybrid systems, Computer science, Logic, [SDV]Life Sciences [q-bio], Context (language use), 02 engineering and technology, Models, Biological, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, 03 medical and health sciences, Synthetic biology, [SPI]Engineering Sciences [physics], 020901 industrial engineering & automation, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Biological regulatory networks, Computer Simulation, Gene Regulatory Networks, Differential (infinitesimal), Special case, [MATH]Mathematics [math], Dynamic logic (digital electronics), General Immunology and Microbiology, Applied Mathematics, Reconfigurability, General Medicine, 030104 developmental biology, Discrete controllers, Modeling and Simulation, Hybrid system, Differential dynamic logic, General Agricultural and Biological Sciences, Biological network
Abstract: Qualitative and quantitative modeling frameworks are widely used for analysis of biological regulatory networks, the former giving a preliminary overview of the system’s global dynamics and the latter providing more detailed solutions. Another approach is to model biological regulatory networks as hybrid systems, i.e., systems which can display both continuous and discrete dynamic behaviors. Actually, the development of synthetic biology has shown that this is a suitable way to think about biological systems, which can often be constructed as networks with discrete controllers, and present hybrid behaviors. In this paper we discuss this approach as a special case of the reconfigurability paradigm, well studied in Computer Science (CS). In CS there are well developed computational tools to reason about hybrid systems. We argue that it is worth applying such tools in a biological context. One interesting tool is differential dynamic logic ( d L ), which has recently been developed by Platzer and applied to many case-studies. In this paper we discuss some simple examples of biological regulatory networks to illustrate how d L can be used as an alternative, or also as a complement to methods already used.
Published: 2017

19. Continuous selection pressure to improve temperature acclimation of Tisochrysis lutea

Author: Bonnefond, Hubert, Grimaud, Ghjuvan, Rumin, Judith, Bougaran, Gaël, Talec, Amélie, Gachelin, Manon, Boutoute, Marc, Pruvost, Eric, Bernard, Olivier, Sciandra, Antoine, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Côte d'Azur (UCA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Physiologie et biotechnologie des Algues (PBA), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), ANR-12-BIME-0004,Facteur 4,AMELIORATION NON OGM DES PERFORMANCES DE MICROALGUES(2012), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biotechnologies et Ressources Marines (BRM), and Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)
Subjects: selectiostat, Physiology, Acclimatization, [SDV]Life Sciences [q-bio], lcsh:Medicine, Aquaculture, adaptation, Biochemistry, [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Natural Selection, Medicine and Health Sciences, Microalgae, Tisochrysis lutea, [MATH]Mathematics [math], lcsh:Science, advanced control, Ecology, evolution engineering, Physics, Fatty Acids, Temperature, Classical Mechanics, Adaptation, Physiological, Equipment Sterilization, Physical Sciences, continuous culture, Mechanical Stress, Ecological Niches, Neutral Lipids, Research Article, Equipment Preparation, temperature response, Evolutionary Processes, selection, Environment, Research and Analysis Methods, lipids, Filter Sterilization, Animals, Selection, Genetic, Physiological Adaptation, Evolutionary Biology, Ecology and Environmental Sciences, lcsh:R, Biology and Life Sciences, Lipid Metabolism, Thermal Stresses, lcsh:Q, Physiological Processes
Abstract: International audience; Temperature plays a key role in outdoor industrial cultivation of microalgae. Improving the thermal tolerance of microalgae to both daily and seasonal temperature fluctuations can thus contribute to increase their annual productivity. A long term selection experiment was carried out to increase the thermal niche (temperature range for which the growth is possible) of a neutral lipid overproducing strain of Tisochrysis lutea. The experimental protocol consisted to submit cells to daily variations of temperature for 7 months. The stress intensity, defined as the amplitude of daily temperature variations, was progressively increased along successive selection cycles. Only the amplitude of the temperature variations were increased, the daily average temperature was kept constant along the experiment. This protocol resulted in a thermal niche increase by 3°C (+16.5 %), with an enhancement by 9 % of the maximal growth rate. The selection process also affected T. lutea physiology, with a feature generally observed for 'cold-temperature' type of adaptation. The amount of total and neutral lipids was significantly increased, and eventually productivity was increased by 34%. This seven month selection experiment, carried out in a highly dynamic environment, challenges some of the hypotheses classically advanced to explain the temperature response of microalgae.
Published: 2017

20. A time-space model for the growth of microalgae biofilms for biofuel production

Author: Bastien Polizzi, Olivier Bernard, Magali Ribot, Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (JAD), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné (LJAD), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0301 basic medicine, Statistics and Probability, [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, Light, Biofilm growth, Biology, Photosynthesis, Models, Biological, 01 natural sciences, 7. Clean energy, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, Photosynthetic micro-algae biofilm, Reaction rate, Mixture theory, 03 medical and health sciences, Front propagation, Microalgae, Numerical simulations, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], Computer Simulation, 0101 mathematics, Conservation of mass, General Immunology and Microbiology, Ecology, Applied Mathematics, Biofilm, Water, Numerical Analysis, Computer-Assisted, General Medicine, Fluid dynamics model, 010101 applied mathematics, 030104 developmental biology, Time space, Biofuel, Biofilms, Biofuels, Modeling and Simulation, General Agricultural and Biological Sciences, Saturation (chemistry), Biological system, [MATH.MATH-NA]Mathematics [math]/Numerical Analysis [math.NA]
Abstract: International audience; We present in this paper a spatial model describing the growth of a photosynthetic microalgae biofilm. In this model we consider photosynthesis, extracellular matrix excretion, and mortality. These mechanisms are described precisely using kinetic laws that take into account some saturation effects which limit the reaction rates and involve different components that we treat individually. In particular, to obtain a more detailed description of the microalgae growth, we consider separately the lipids they contain and the functional part of microalgae (proteins, RNA, etc ...), the latter playing a leading role in photosynthesis. We also consider the components dissolved in liquid phase as CO 2. The model is based on mixture theory and the behavior of each component is described on the one hand by mass conservation, which takes into account biological features of the system, and on the other hand by conservation of momentum, which describes the physical properties of the components. Some numerical simulations are displayed in the one-dimensional case and show that the model is able to estimate accurately the biofilm productivity.
Published: 2017

21. Optimal resource allocation for biotrophic plant pathogens

Author: Yegorov, Ivan, Grognard, Frédéric, Mailleret, Ludovic, Halkett, Fabien, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), ANR-13-BSV7-0011, International Federation of Automatic Control (IFAC). AUT., Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: biotrophic pathogen, within-host multiplication, spore production, resource allocation, optimal control, singular control, switching surfaces, allocation de ressources, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, champignon biotrophique, interaction hôte pathogène, [SPI]Engineering Sciences [physics], contrôle optimal, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, mécanisme d'infection, production de spores, [MATH]Mathematics [math], croissance mycélienne
Abstract: International audience; A significant class of plant pathogens is constituted by biotrophic fungi. They set up long-term feeding relationships with their hosts. This kind of parasitism decreases competitive abilities of plants in natural environments and reduces yields in agricultural systems. Therefore, it is relevant to develop and validate mathematical models which can help to better understand how related disease associated traits evolve. In this paper, one-season dynamics of a within-host cohort of spore-producing biotrophic fungi is considered. Their within-host multiplication and outer transmission are implemented by the mycelial growth and free-living (spore) forms, respectively. We state and investigate a specific dynamic optimization problem in order to determine how the fungi allocate available host resources between mycelial growth and spore production. The pathogen fitness criterion is introduced as maximization of the reproductive output. The constructed optimal feedback strategy can serve as a benchmark to compare actual infection mechanisms. There is a singular control subregime which plays an important role from the biological point of view. It keeps the average mycelium size equal to a particular steady value and represents an intermediate configuration of the resource allocation. We also analyze the asymptotic behavior of this steady state when the lesion density is large.
Published: 2017

22. Maximizing microalgae productivity by shading outdoor cultures

Author: Martínez, Carlos, Bernard, Olivier, Mairet, Francis, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Station Zoologique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Universités, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA), This work was supported by the CONICYT doctoral grant (Carlos Martínez), and by the Phycover (ANR-14-CE04-0011) and Purple Sun (ANR-13-BIME-0004) projects. F. Mairet is grateful to 'FMJH Program Gaspard Monge in optimization and operation research', Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Station Zoologique de Villefranche, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), International Federation of Automatic Control (IFAC). AUT., Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), and Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], Biomass productivity, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, Photoinhibition, Microalgae, food and beverages, Dynamics and control, [MATH]Mathematics [math], Industrial biotechnology
Abstract: International audience; Outdoor microalgae cultures can undergo a photoinhibitory process that can result in a loss in biomass productivity. This loss can be reduced by shading the culture such that the incident photon flux decreases. Based on a simple model of light-limited growth, we look for a control strategy to shadow the culture in order to maximize the biomass productivity. The strategy results in a feedback control that depends on the microalgae strain, the microalgae concentration, and the incident light. In the case that the incident light and the loss rate vary periodically in time, we give conditions for the existence of a positive periodic solution that is globally stable. We show the performance of the feedback control by means of numerical simulations.
Published: 2017

23. Modelling populations introduction strategies, Allee effects and stochasticity

Author: Bajeux, Nicolas, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Côte d'Azur, Olivier Bernard, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and STAR, ABES
Subjects: Temps moyen de premier passage, [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SDV.SA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Équations différentielles impulsives, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, Impulsive differential equations, Semi-discrete models, Modèles semi-discrets, Densité dépendance positive, Équations intégrales, Stabilization, Mean first passage time, Stabilisation, Integral equations, Positive density dependence
Abstract: This thesis investigates introduction strategies of populations in the environment. Two main situations are considered: biological control and species reintroduction. Although these two kinds of introductions are different, many biotic and abiotic processes influence them in a similar way. Introduced populations are often small and may be sensitive to various stochastic factors. Further, small populations may suffer from a decrease of their growth rate when the population is small, a feature called "Allee effect". These processes may interact with introduction strategies and modulate their efficiency. First, we represent the introduction process using impulsive dynamical systems: population dynamics are described by ordinary differential equations that are disrupted at some instants by instantaneous increases of the population size. This approach focuses on the influence of Allee effects on single-species (reintroduction) or predator-prey interactions (biological control). Then, we concentrate on the reintroduction approach and extend the previous deterministic framework to take into consideration stochastic factors arising from the environment or from introductions themselves. Finally, we consider an individual-based model to study the effects of demographic stochasticity which is inherent to small populations. These different approaches allow to investigate the temporal distribution of introductions and determine which introduction strategies maximize the probability of success of introductions., Cette thèse s'intéresse à l'étude des stratégies d'introduction de populations dans l'environnement. Les deux principaux contextes présentés sont la lutte biologique et la réintroduction d'espèces. Si ces deux types d'introduction diffèrent, des processus biotiques et abiotiques les influencent de manière similaire. En particulier les populations introduites, souvent de petite taille, peuvent être sensibles à diverses formes de stochasticité, voire subir une baisse de leur taux de croissance à faible effectif, ce qu'on appelle « effet Allee ». Ces processus peuvent interagir avec les stratégies d'introduction des organismes et moduler leur efficacité. Dans un premier temps, nous modélisons le processus d'introduction à l'aide de systèmes dynamiques impulsionnels : la dynamique de la population est décrite par des équations différentielles ordinaires qui, à des instants donnés, sont perturbées par des augmentations soudaines de la taille de la population. Cette approche se concentre sur l'influence des effets Allee sur les populations isolées (réintroduction) ou dans un cadre proie-prédateur (lutte biologique). Dans un second temps, en nous concentrant sur l'aspect réintroduction, nous étendons ce cadre de modélisation pour prendre en compte des aspects stochastiques liés à l'environnement ou aux introductions elles-mêmes. Finalement, nous considérons un modèle individu centré pour étudier l'effet de la stochasticité démographique inhérente aux petites populations. Ces différentes approches permettent d'analyser l'influence de la distribution temporelle des introductions et ainsi déterminer les stratégies qui maximisent les chances de succès des introductions.
Published: 2017

24. Exploiting meteorological forecasts for the optimal operation of algal ponds

Author: Fabrizio Bezzo, Quentin Béchet, Riccardo De-Luca, Olivier Bernard, Department of Industrial Engineering [Padova], Università degli Studi di Padova = University of Padua (Unipd), Massey University, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), PHysicochimie des Electrolytes et Nanosystèmes InterfaciauX (PHENIX), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Ecole Superieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Universita degli Studi di Padova, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-ESPCI ParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Engineering, 020209 energy, [SDV]Life Sciences [q-bio], 02 engineering and technology, 7. Clean energy, 01 natural sciences, Industrial and Manufacturing Engineering, Growth model, [SPI]Engineering Sciences [physics], 010608 biotechnology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Optimization problems, Optimal control, Model Predictive Control, MicroalgaeTemperature, Growth model, Biofuels, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Production (economics), Raceway, [MATH]Mathematics [math], Productivity, Model Predictive Control, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Raceway pond, MicroalgaeTemperature, business.industry, Environmental engineering, Optimal control, 6. Clean water, Computer Science Applications, Model predictive control, Fresh water, 13. Climate action, Control and Systems Engineering, Biofuel, Biofuels, Modeling and Simulation, business, Optimization problems
Abstract: Biofuel production from microalgae requires optimizing the operation of cultivation systems (i.e. outdoor raceway ponds) for this process to be economically sustainable. Controlling algal ponds is complex as the cultivation systems are exposed to fluctuating conditions. The strategy investigated in this study uses weather forecasts coupled to a predictive model of algal productivity to optimize pond operation. Productivity was optimized by dynamically controlling rates of fresh medium injection and culture removal into and from the pond. This optimization strategy when applied to a cultivation plant in Nice, South of France, increases the productivity by 2.13 compared to the reference case where the pond depth and dilution rate were kept constant over time. The underlying Model Predictive Control consists of playing with raceway pond thermal inertia and supplying of fresh water to reach rapidly optimal temperature, and then keep a balance between photosynthesis and respiration in the darkest layers of the raceway pond. The meteorological inaccuracy for forecasts beyond 24 h was compensated by frequent updates of the optimal control problem. Finally, this scheme turned out to be robust to inaccurate weather forecasts, and the net productivity value reached was close to the productivity obtained for perfectly known meteorology.
Published: 2017

25. Principal Process Analysis and reduction of biological models with order of magnitude

Author: Jean-Luc Gouzé, Stefano Casagranda, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bourse Région PACA, ANR-11-BINF-0005/11-BINF-0005,RESET,RESET(2011), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), International Federation of Automatic Control (IFAC). AUT., and ANR-11-BINF-0005,RESET,Eteindre et rallumer la machinerie d'expression génique chez les bactéries: de modèles mathématiques aux applications biotechnologiques(2011)
Subjects: 0301 basic medicine, Dynamical systems theory, [SDV]Life Sciences [q-bio], Space (mathematics), 03 medical and health sciences, [SPI]Engineering Sciences [physics], 0302 clinical medicine, Simple (abstract algebra), [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, model reduction, Partition (number theory), Rectangle, [MATH]Mathematics [math], Mathematics, Biological models, Discrete mathematics, Time evolution, dynamical systems, 030104 developmental biology, Control and Systems Engineering, process analysis, gene expression, Biological system, Reduction (mathematics), 030217 neurology & neurosurgery, Order of magnitude
Abstract: International audience; We present a simple method that allows to analyze the biological processes of a dynamical model and classify them. Along the system trajectories, we decompose the model into biological meaningful processes and then study their activity or inactivity during the time evolution of the system. The structure of the model is then reduced to the core mechanisms involving only the active processes. The initial conditions are supposed to lie in some rectangle, that could represent one order of magnitude for the variables. Keeping only the active processes, we obtain the principal processes in the rectangle and then in the adjacent rectangles where the trajectories may have a transition. Finally we obtain a partition of the space with a reduced model within each rectangle. We apply these techniques to a classical model of gene expression with protein and messenger RNA.
Published: 2017

26. Optimal resource allocation for bacterial growth with degradation

Author: Yegorov, Ivan, Mairet, Francis, Gouzé, Jean-Luc, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-11-BINF-0005/11-BINF-0005,RESET,RESET(2011), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), project RESET (Bioinformatique) [ANR-11-BINF-0005], program LABEX SIGNALIFE [ANR-11-LABX-0028-01], International Federation of Automatic Control (IFAC). AUT., and ANR-11-BINF-0005,RESET,Eteindre et rallumer la machinerie d'expression génique chez les bactéries: de modèles mathématiques aux applications biotechnologiques(2011)
Subjects: optimal control, [SPI]Engineering Sciences [physics], macromolecular degradation, switching curves, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], resource allocation, chattering, bacterial growth, suboptimal control, [MATH]Mathematics [math]
Abstract: International audience; Understanding adaptation of bacterial growth for a changing environment is a fundamental biological problem which also has a great interest from the biotechnological point of view. This paper extends one of existing bacterial growth models by taking macromolecular degradation into account and provides new mathematical results. The related dynamic problem of maximizing biomass accumulation is stated in a specific way so that existence of optimal resource allocation strategies can be verified. A novel numerical algorithm for approximating switching curves of the chattering control in the state space is developed. Several realistic suboptimal feedback control laws are also constructed and successfully tested. The results of numerical simulations confirm validity of the new problem statement.
Published: 2017

27. Evolution engineering for enhancing photosynthetic efficiency of high density cultures of Tisochrysis lutea

Author: Bonnefond, Hubert, Lie, Yann, Pruvost, Eric, Talec, Amélie, Bernard, Olivier, Sciandra, Antoine, Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Sciandra, Antoine, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SDV.BIO] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology
Abstract: International audience
Published: 2017

28. Neutralising antibodies prevent PRRS viremia rebound: evidence from a data-supported model of immune response

Author: Natacha Go, Suzanne Touzeau, Catherine Belloc, Andrea Doeschl-Wilson, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), The Roslin Institute, University of Edinburgh, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), INRA, ANR-10-BINF-0007,MIHMES,Modélisation multi-échelle, de l'Intra-Hôte animal à la Métapopulation, des mécanismes de propagation d'agents(2010), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS), Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and ANR: 10-BINF-0007,MIHMES,Modélisation multi-échelle, de l'Intra-Hôte animal à la Métapopulation, des mécanismes de propagation d'agents(2010)
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [MATH]Mathematics [math]
Abstract: International audience; Understanding the mechanisms determining the variability in infection dynamics between hosts or strains for a given pathogen is a key issue to better understand and control infection spread. In particular, effective and constant reduction in pathogen load is desirable over infection profiles exhibiting rebounds for the health of the infected individuals and the entire herd. In this context, PRRS virus is of a particular interest. Indeed, (i) infection profiles either with or without rebound have been reported for various viral strains and host breeds; (ii) mechanisms responsible for the emergence of rebounds are unclear; (iii) PRRS virus infections are associated with highly variable global immune responses and mechanisms responsible for the infection dynamics are still poorly understood.We aimed at identifying immune mechanisms that could explain PRRSv infection rebounds using a mathematical modelling approach of the within-host dynamics. Compared to published immunological models, our model provides both an integrative and detailed view of the immune response, representing the mechanisms at the between-cell scale. We fitted the model to a set of viremia data following an experimental challenge of 240 pigs with the same dose of a virulent PRRS virus strain resulting in both rebounder (109) and non-rebounder (131) profiles. Within a profile, experimental data exhibited a wide between-host variability in infection dynamics. Between both profiles, the variability in infection dynamics preceding the rebound (i.e. during the first 20 days of the 42-day post inoculation observation period) was similar. We compared, between rebounders and non-rebounders, the set of estimated parameter values, the resulting immune dynamics and the activation levels of the underlying immune mechanisms. The activation levels were quantified by the cumulated number of viral particles or infected cells that were created or destroyed over the infection time (i.e. the flows) by mechanisms of interest: viral replication, phagocytosis of viral particles, cell infection, viral neutralisation, cytolysis (by natural killers and cytotoxic lymphocytes) and apoptosis (by TNFα antiviral cytokine) of infected cells.Compared to non-rebounders, rebounders were characterised by a higher level of immune response activation, due to higher rates of cell infection. They also exhibited higher flows of infected cell cytolysis and apoptosis, but similar viral neutralisation flows despite higher infection and viral replication flows. This points out an inadequate production of neutralising antibodies.These results would suggest that vaccines or genetic selection promoting a strong neutralising response, ideally associated with strong antiviral and cytolytic responses, should prevent against infection with rebound.
Published: 2017

29. Dynamic metabolic modeling of heterotrophic and mixotrophic microalgal growth on fermentative wastes

Author: Baroukh, Caroline, Turon, Violette, Bernard, Olivier, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: Computer and Information Sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], Carbohydrates, Nitrogen Metabolism, Chlorella, Plant Science, Quasi steady-state, Models, Biological, Biochemistry, Carbon Cycle, Metabolic modeling, Metabolic Networks, Diauxic growth, [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Metabolites, Microalgae, Biomass, Photosynthesis, [MATH]Mathematics [math], lcsh:QH301-705.5, Protein Metabolism, Plant Biochemistry, Organic Compounds, Organic Chemistry, Chemical Compounds, Computational Biology, Biology and Life Sciences, food and beverages, C. Sorokiniana, Heterotrophic Processes, Carbon Dioxide, Chemistry, Metabolism, lcsh:Biology (General), Biofuels, Fermentation, Physical Sciences, Carbohydrate Metabolism, Network Analysis, Research Article
Abstract: Microalgae are promising microorganisms for the production of numerous molecules of interest, such as pigments, proteins or triglycerides that can be turned into biofuels. Heterotrophic or mixotrophic growth on fermentative wastes represents an interesting approach to achieving higher biomass concentrations, while reducing cost and improving the environmental footprint. Fermentative wastes generally consist of a blend of diverse molecules and it is thus crucial to understand microalgal metabolism in such conditions, where switching between substrates might occur. Metabolic modeling has proven to be an efficient tool for understanding metabolism and guiding the optimization of biomass or target molecule production. Here, we focused on the metabolism of Chlorella sorokiniana growing heterotrophically and mixotrophically on acetate and butyrate. The metabolism was represented by 172 metabolic reactions. The DRUM modeling framework with a mildly relaxed quasi-steady-state assumption was used to account for the switching between substrates and the presence of light. Nine experiments were used to calibrate the model and nine experiments for the validation. The model efficiently predicted the experimental data, including the transient behavior during heterotrophic, autotrophic, mixotrophic and diauxic growth. It shows that an accurate model of metabolism can now be constructed, even in dynamic conditions, with the presence of several carbon substrates. It also opens new perspectives for the heterotrophic and mixotrophic use of microalgae, especially for biofuel production from wastes., Author summary Most existing metabolic modeling tools are not suitable for studying diauxic growth with dynamic substrate shifts. This paper describes a successful modeling of Chlorella sorokiniana metabolism, based on 172 reactions and validated by nine independent dynamic experiments (nine experiments were used for its calibration), in which microalgae were grown heterotrophically or mixotrophically on acetate and/or butyrate, in the light or dark. Such an extensive validation has not been performed before for microalgae. It was demonstrated that the model could be used to assess the flux dynamics in the cell. This innovative simulation tool was also used to derive original strategies to bypass the toxicity of some substrates using mixotrophic regimes.
Published: 2017

30. Bioréacteur sélectif pour microalgues

Author: Bernard, Olivier, Sciandra, Antoine, Mairet, Francis, Bonnefond, Hubert, Pruvost, Eric, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bernard, Olivier, and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [INFO.INFO-AU] Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV.BIO] Life Sciences [q-bio]/Biotechnology
Published: 2017

31. Modeling cell death dynamics at the receptor level

Author: Pereira, Luis, Meyer, Mickael, Hofman, Paul, Gouzé, Jean-Luc, Chaves, Madalena, Roux, Jérémie, Institute for Research on Cancer and Aging, Nice (IRCAN), INSERM, U1081, CNRS UMR 7284, Nice, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Gouzé, Jean-Luc
Subjects: [SDV] Life Sciences [q-bio], [SPI]Engineering Sciences [physics], [SPI] Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [MATH] Mathematics [math], [MATH]Mathematics [math], [INFO.INFO-AU] Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering
Abstract: International audience; Initiating cell death in malignant cells through the activation of death receptors 4 and 5 (DR4/5) is a cancer therapeutic strategy re-entering a phase of intensive investigation due to recent advances that improved ligand activity, pharmacokinectics and lowered side effects (Wajant et al. Cancer Lett 2013). However, most drugs induce remarkable levels of heterogeneity in cellular response, leaving a subset of cancer cellsrepopulating the tumor. Although we have shown recently that complex receptor dynamics can predicts the sensitivity of tumor cells to several cancer therapeutics (Roux et al., Mol Syst Biol 2015), there is still no suitable mathematical model to understand in quantitative terms (a) the cell responses to the ~30 new DR4/5 ligands that have emerged with potential therapeutic value (de Miguel Cell Death Differ 2016) and (b) the role of cellular noise in the detailed molecular reactions at the receptor level. In the present study, we use experimental and theoretical approaches to evaluate the role of the death receptor subsystem of the apoptosis network, on cell death decision upon stimulation with novel ligands formulations and regimens.
Published: 2017

32. A kinetic model of sugar metabolism in peach fruit allows the exploration of genetic variability

Author: Bénédicte Quilot-Turion, Elsa Desnoues, Valentina Baldazzi, Michel Génard, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de recherche Génétique et amélioration des fruits et légumes (GALF), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes (GAFL), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Quilot-Turion, Bénédicte
Subjects: 0106 biological sciences, Sucrose, Organoleptic, Horticulture, Carbohydrate metabolism, 01 natural sciences, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, [SDV.SA.HORT] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Horticulture, [SDV.GEN.GPL] Life Sciences [q-bio]/Genetics/Plants genetics, Genetic variability, [SDV.BBM.BC]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biochemistry [q-bio.BM], Sugar, [SDV.SA.HORT]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Horticulture, sugar concentrations, 030304 developmental biology, 2. Zero hunger, 0303 health sciences, compartimentation, P. persica, Fructose, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, [SDV.BBM.BC]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biomolecules [q-bio.BM], enzyme capacities, Cytosol, chemistry, Biochemistry, Sorbitol, [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, mathematical model, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; The organoleptic properties of peach, as fruit in general, largely depend on the accumulated sugars and acids. From sucrose, glucose and fructose, main sugars found in peach, fructose is the sweetest one. While commercial peach has equivalent fructose and glucose concentration, some wild or ornamental accessions display an imbalanced fructose-to-glucose ratio with a very low fructose concentration. In addition to genetic control, sugar metabolism is driven by fruit development and environment. The relative role of biochemical strengths and gene regulation in the elaboration of fruit sugar content at maturity is not well known. As the complex interplay between synthesis, degradation, transport and storage held in the cell is difficult to formulate, mathematical modelling appears to be an effective tool to challenge the issue. Thus, on the basis of profiling data, we developed a kinetic model of sugar metabolism in peach fruit. It simulates the evolution of sucrose, glucose, fructose and sorbitol concentrations during fruit development. A particular attention has been given to represent cellular compartmentation (cytosol and vacuole) in order to modulate the availability of the metabolites for the enzymatic reactions. The model was parameterized for different peach genotypes including a particular phenotype with low fructose-to-glucose ratio. It described well genetic variability. It was then used to further explore the system including the mechanisms driving genotypic differences.
Published: 2017

33. Infochemical use and dietary specialization in parasitoids: a meta-analysis

Author: Van Oudenhove de Saint Géry, Louise, Mailleret, Ludovic, Fauvergue, Xavier, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], tritrophic interactions, parasitoid, information use, herbivore-induced plant volatiles, foraging behavior, dietary breadth, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], fungi, [MATH]Mathematics [math]
Abstract: International audience; Many parasitoid species use olfactory cues to locate their hosts. In tritrophic systems, parasitoids of herbivores can exploit the chemical blends emitted by plants in reaction to herbivore-induced damage, known as herbivore-induced plant volatiles (HIPVs). In this study, we explored the specificity and innateness of parasitoid responses to HIPVs using a meta-analysis of data from the literature. Based on the concept of dietary specialization and infochemical use, we hypothesized that (i) specialist parasitoids (i.e., with narrow host ranges) should be attracted to specific HIPV signals, whereas gener-alist parasitoids (i.e., with broad host ranges) should be attracted to more generic HIPV signals and (ii) specialist parasitoids should innately respond to HIPVs, whereas gener-alist parasitoids should have to learn to associate HIPVs with host presence. We characterized the responses of 66 parasitoid species based on published studies of parasitoid behavior. Our meta-analysis showed that (i) as predicted, specialist parasi-toids were attracted to more specific signals than were generalist parasitoids but, (ii) contrary to expectations, response innateness depended on a parasitoid's target host life stage rather than on its degree of host specialization: parasitoids of larvae were more likely to show an innate response to HIPVs than were parasitoids of adults. This result changes our understanding of dietary specialization and highlights the need for further theoretical research that will help clarify infochemical use by parasitoids. K E Y W O R D S dietary breadth, foraging behavior, herbivore-induced plant volatiles, information use, parasitoid, tritrophic interactions 1 | INTRODUCTION In plant–herbivore–carnivore tritrophic systems, different chemical cues might be used by carnivores to locate their herbivore prey/hosts. These infochemicals can be produced by the plant (i.e., via constitutive or herbivore-induced expression) or by the herbivores themselves. Vet and Dicke (1992) hypothesized that the use of infochemicals by carni-vores should evolve in response to dietary specialization. They placed carnivores in discrete classes based on their degree of prey/host specialization (Figure 1) and then generated the following predictions: (i) specialists at the plant level (A–B) should be innately attracted to info-chemicals produced by the plant; (ii) specialists at the herbivore level and generalists at the plant level (C) might not display innate attraction but rather learn to associate infochemicals with their target prey/ hosts; (iii) more specialized species should rely more on infochemicals to locate their prey/hosts; and (iv) extreme generalists (D) should not use infochemicals at all. Steidle and van Loon (2003) tested Vet and Dicke (1992)'s predictions using data from the literature on infochemi-cal use by carnivorous arthropods. Their results supported hypotheses (ii) and (iii): associative learning was more common in generalists than
Published: 2017

34. Optimization and control of bio-conversion of polymeric substrate in the chemostat

Author: Jean-Luc Gouzé, Francis Mairet, J. A. Sepulchre, Institut Non Linéaire de Nice Sophia-Antipolis (INLN), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Côte d'Azur (UCA), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, Environmental Engineering, Materials science, General Chemical Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], pathogenic bacterium, Continuous stirred-tank reactor, Chemostat, Nonlinear control, 01 natural sciences, 7. Clean energy, 03 medical and health sciences, bioreactor, [SPI]Engineering Sciences [physics], Control theory, 010608 biotechnology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Bioreactor, [MATH]Mathematics [math], yield optimization, chemistry.chemical_classification, Closed system, Polymer, Dilution, 030104 developmental biology, chemistry, Stationary state, Biotechnology
Abstract: International audience; We design a simple model of the growth of polymer-decomposing bacteria in a continuous stirred tank reactor. The dilution rate is controled to optimize the output of monomers. This model is studied in order to find the optimum at the stationary state. However, the optimal stationary state is not robust against perturbations, leading to washout in the bioreactor. We design a control that makes the closed system globally stable around the optimal equilibrium. Then, a more complex model for polymers and oligomers of any lengths is studied. It is shown that the same technics also lead to a globally stable optimal point for the controlled system.
Published: 2017

35. Modélisation du portage des salmonelles dans un élevage porcin

Author: Justine Guillaumont, Caroline Bidot, Suzanne Touzeau, Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INRA, UR1404 Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Commanditaire : Institut National de la Recherche Agronomique (France), Type de commande : Commande non formalisée, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: pig, batch management, conduite den bandes, [SDV]Life Sciences [q-bio], coupling demography & epidemiology, discrete time dynamical model, modèle dynamique en temps discret, salmonelles, modèle stochastique, [SPI]Engineering Sciences [physics], Salmonella, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [MATH]Mathematics [math], couplage démographie & épidémiologie, stochastic model, porc
Abstract: This report describes a stochastic simulation model which represents both the pig and sow population dynamics in a farrow-to- finish herd and the indirect Salmonella transmission within this herd. This model was initially developed during Amandine Lurette's PhD thesis . It was then picked up and extended as part of Justine Guillaumont's traineeship to integrate the various batch management systems encountered in Brittany. The effect of batch mixing and management systems were assessed using this model.; Ce rapport décrit un modèle de simulation stochastique représentant la dynamique des populations de truies et de porcs dans un troupeau naisseur engraisseur et la transmission indirecte des Salmonelles au sein de ce troupeau. Ce modèle a été initialement développé pendant la thèse de doctorat d'Amandine Lurette Il a ensuite a été repris et étendu dans le cadre du stage de Justine Guillaumont, pour intégrer les différentes conduites en bandes rencontrées en Bretagne. L'effet du mélange de bandes et du type de conduite ont été évalués à partir de ce modèle.
Published: 2017

36. Coupling and uncoupling of triglyceride and beta-carotene production by Dunaliella salina under nitrogen limitation and starvation

Author: Bonnefond, Hubert, Moelants, Nina, Talec, Amélie, Mayzaud, Patrick, Bernard, Olivier, Sciandra, Antoine, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: Droop model, Research, [SDV]Life Sciences [q-bio], Dunaliella salina, Beta-carotene separation, Nitrogen starvation/limitation, Triglycerides
Abstract: International audience; Background : Nitrogen starvation and limitation are known to induce important physiological changes especially in lipid metabolism of microalgae (triglycerides, membrane lipids, beta-carotene, etc.). Although little information is available for Dunaliella salina, it is a promising microalga for biofuel production and biotechnological applications due to its ability to accumulate lipid together with beta-carotene. Results: Batch and chemostat experiments with various degrees of nitrogen limitation, ranging from starvation to nitrogen-replete conditions, were carried out to study carbon storage dynamics (total carbon, lipids, and beta-carotene) in steady state cultures of D. salina. A new protocol was developed in order to manage the very high beta-carotene concentrations and to more accurately separate and quantify beta-carotene and triglycerides by chromatography. Biomass evolution was appropriately described by the Droop model on the basis of the nitrogen quota dynamics. Conclusions : Triglycerides and beta-carotene were both strongly anti-correlated with nitrogen quota highlighting their carbon sink function in nitrogen depletion conditions. Moreover, these two valuable molecules were correlated each other for nitrogen replete conditions or moderated nitrogen limitations (N:C ratio higher than 0.04). Under nitrogen starvation, i.e., for very low N:C ratio, the dynamic revealed, for the first time, uncoupled part (higher triglyceride accumulation than beta-carotene), possibly because of shortage in key proteins involved in the stabilization of lipid droplets. This study motivates the accurate control of the microalgal nitrogen quota in order to optimize lipid productivity.
Published: 2017

37. How to prevent viremia rebound in virus infections ? Evidence from a data-driven mathematical model for PRRS

Author: Andrea Doeschl-Wilson, Natacha Go, Suzanne Touzeau, The Roslin Institute, Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Biologie, Epidémiologie et analyse de risque en Santé Animale (BIOEPAR), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MIHMES, European Project: 633184,H2020,H2020-SFS-2014-2,SAPHIR(2015), Roslin Institute, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

38. Temperature is a key factor in Micromonas-virus interactions

Author: Olivier Bernard, Fabienne Rigaut-Jalabert, Christophe Six, Stéphan Jacquet, Pei Ge, Anne-Claire Baudoux, Dominique Marie, Antoine Sciandra, Laure Arsenieff, Nathalie Simon, Estelle Bigeard, David Demory, Sophie Rabouille, Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Adaptation et diversité en milieu marin (AD2M), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Diversité et Interactions au sein du Plancton Océanique (DIPO), Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MArine Phototrophic Prokaryotes (MAPP), ECOlogy of MArine Plankton (ECOMAP), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Procaryotes Phototrophes Marins = MArine Phototrophic Prokaryotes (MAPP), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Centre Alpin de Recherche sur les Réseaux Trophiques et Ecosystèmes Limniques (CARRTEL), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), ANR funding agency REVIREC12-BSV7-0006-01, ANR-14-CE04-0011,Phycover,Durabilité des productions microalgales par recyclage du phosphore et de l'azote des eaux résiduaires : vers la station d'épuration du futur(2014), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Adaptation et diversité en milieu marin (ADMM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Modeling and control of renewable resources (COMORE), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Subjects: 0301 basic medicine, Ecophysiology, Lysis, Microorganism, [SDV]Life Sciences [q-bio], Microbiology, Virus, 03 medical and health sciences, [SPI]Engineering Sciences [physics], Microbial ecology, Chlorophyta, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Phycodnaviridae, Seawater, 14. Life underwater, [MATH]Mathematics [math], Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Ecosystem, Micromonas, biology, Geomicrobiology, Temperature, Virion, biology.organism_classification, 030104 developmental biology, Lytic cycle, Host-Pathogen Interactions, Phytoplankton, [SDE]Environmental Sciences, Original Article, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology
Abstract: International audience; The genus Micromonas comprises phytoplankton that show among the widest latitudinal distributions on Earth, and members of this genus are recurrently infected by prasinoviruses in contrasted thermal ecosystems. In this study, we assessed how temperature influences the interplay between the main genetic clades of this prominent microalga and their viruses. The growth of three Micromonas strains (Mic-A, Mic-B, Mic-C) and the stability of their respective lytic viruses (MicV-A, MicV-B, MicV-C) were measured over a thermal range of 4-32.5°C. Similar growth temperature optima (T opt) were predicted for all three hosts but Mic-B exhibited a broader thermal tolerance than Mic-A and Mic-C, suggesting distinct thermoacclimation strategies. Similarly, the MicV-C virus displayed a remarkable thermal stability compared with MicV-A and MicV-B. Despite these divergences, infection dynamics showed that temperatures below T opt lengthened lytic cycle kinetics and reduced viral yield and, notably, that infection at temperatures above T opt did not usually result in cell lysis. Two mechanisms operated depending on the temperature and the biological system. Hosts either prevented the production of viral progeny or maintained their ability to produce virions with no apparent cell lysis, pointing to a possible switch in the viral life strategy. Hence, temperature changes critically affect the outcome of Micromonas infection and have implications for ocean biogeochem-istry and evolution.
Published: 2017

39. Modeling, analysis and reduction of biological systems

Author: Casagranda, Stefano, STAR, ABES, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Côte d'Azur, Jean-Luc Gouzé, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SPI.OTHER]Engineering Sciences [physics]/Other, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, [SDV.SA] Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, Model reduction, [SPI.OTHER] Engineering Sciences [physics]/Other, Model calibration, Systèmes dynamiques, Analyse de processus, Réduction de modèles, Modèles biologiques, Process analysis, Calibration de modèles, Dynamical systems, Expression des gènes, Gene expression, Biological models
Abstract: This thesis deals with modeling, analysis and reduction of various biological models, with a focus on gene regulatory networks in the bacterium E. coli. Different mathematical approaches are used. In the first part of the thesis, we model, analyze and reduce, using classical tools, a high-dimensional transcription-translation model of RNA polymerase in E. coli. In the second part, we introduce a novel method called Principal Process Analysis (PPA) that allows the analysis of high-dimensional models, by decomposing them into biologically meaningful processes, whose activity or inactivity is evaluated during the time evolution of the system. Exclusion of processes that are always inactive, and inactive in one or several time windows, allows to reduce the complex dynamics of the model to its core mechanisms. The method is applied to models of circadian clock, endocrine toxicology and signaling pathway; its robustness with respect to variations of the initial conditions and parameter values is also tested. In the third part, we present an ODE model of the gene expression machinery of E. coli cells, whose growth is controlled by an external inducer acting on the synthesis of RNA polymerase. We describe our contribution to the design of the model and analyze with PPA the core mechanisms of the regulatory network. In the last part, we specifically model the response of RNA polymerase to the addition of external inducer and estimate model parameters from single-cell data. We discuss the importance of considering cell-to-cell variability for modeling this process: we show that the mean of single-cell fits represents the observed average data better than an average-cell fit., Cette thèse porte sur la modélisation, l'analyse et la réduction de modèles biologiques, notamment de réseaux de régulation génique chez la bactérie E. coli. Différentes approches mathématiques sont utilisées. Dans la 1ère partie de la thèse, on modélise, analyse et réduit avec des outils classiques un modèle de transcription-traduction de grande dimension de l'ARN polymérase (RNAP) chez E. coli. Dans la 2de partie, l'introduction d'une nouvelle méthode appelée Analyse de Processus Principaux (PPA) nous permet d'analyser des modèles de haute dimension, en les décomposant en processus biologiques dont l'activité est évaluée pendant l'évolution du système. L'exclusion des processus inactifs réduit la dynamique du modèle à ses principaux mécanismes. La méthode est appliquée à des modèles d'horloge circadienne, de toxicologie endocrine et de voie de signalisation ; on teste également sa robustesse aux variations des conditions initiales et des paramètres. Dans la 3ème partie, on présente un modèle ODE de la machinerie d'expression génique de cellules d'E. coli dont la croissance est contrôlée par un inducteur de la synthèse de RNAP. On décrit notre contribution au développement du modèle et analyse par PPA les mécanismes essentiels du réseau de régulation. Dans une dernière partie, on modélise spécifiquement la réponse de RNAP à l'ajout d'inducteur et estime les paramètres du modèle à partir de données de cellules individuelles. On discute l'importance de considérer la variabilité entre cellules pour modéliser ce processus : ainsi, la moyenne des calibrations sur chaque cellule apparaît mieux représenter les données moyennes observées que la calibration de la cellule moyenne.
Published: 2017

40. How competition for resources drive specific niches and community structure of phytoplankton by using a trait-based model

Author: Sourisseau, Marc, Plus, Martin, Chapelle, Annie, Le Guennec, Valérie, Le Gland, Guillaume, Laboratoire d'Ecologie Pélagique (PELAGOS), Dynamiques des Écosystèmes Côtiers (DYNECO), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), National Oceanographic Centre [Liverpool] (NOC ), Department of Earth Ocean and Ecological Sciences [Liverpool], University of Liverpool, Laboratoire des Sciences de l'Environnement Marin (LEMAR) (LEMAR), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Dyneco Pelagos, Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Dynamiques de l'Environnement Côtier (DYNECO), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité Dyneco, Laboratoire Pelagos, Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Brest (UBO), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Alexandrium minutum, niches, ACL, Estuary, Bay of Brest, Droop, panorama, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Inter-specific, competition, phenology, [SDU.STU.OC]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Oceanography
Abstract: 00000; International audience; Understanding the phenology of phytoplankton species is still a challenge and despite a lot of theoretical work on competition for ressources this process is under-represented in deterministic models. To study the main driver of the species selection, we thus used a trait-based model that keeps phenotypic variability through physiological trait parameterization. We next validate the results by using a key species, the toxic dinoflagellate Alexandrium minutum. Due to their monitoring, we show that harmful algae are ideal models for studying ecological niches and for contributing to this more global challenge. As a first step, a dimensionless model of an estuary (France) was built with water temperature and water exchanges deduced from a hydro-dynamic model. The biological parametrisation takes into account the size (from pico- to microphytoplankton) and the type of assimilation. The results show that temperature, competition for nutrients and dilution are important factors regulating the community structure and \\textit\Alexandrium minutum\ dynamics (more especially the bloom initiation and magnitude). These drivers contribute to determine the ecological niche of A. minutum, to influence the shape of its blooms and to provide potential explanations of its interannual variability. This approach mainly introduce more flexibility of the community structure to study how environmental forcing could drive its evolution.
Published: 2017

41. Mate Limitation in Fungal Plant Parasites Can Lead to Cyclic Epidemics in Perennial Host Populations

Author: Valérie Lemesle, Alicia Walter, Virginie Ravigné, Frédéric Hamelin, Ludovic Mailleret, Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical (UMR PVBMT), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Réunion (UR), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), College Carnot, Grasse, Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire International de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées (LIRIMA), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I, COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), French Agropolis Fondation 1001-001 / 1504-004 /ANR-13-BSV7-0011, EPITAG, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes (UR)-AGROCAMPUS OUEST, Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Yaoundé I-Université Badji Mokhtar Annaba (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), ANR-13-BSV7-0011,FunFit,Une approche basée sur les traits d'histoire de vie des champignons phytopathogènes pour faire le lien entre fitness individuelle et stratégies écologiques.(2013), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de La Réunion (UR)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université de Ouagadougou-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I [Yaoundé], Université Côte d'Azur (UCA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Université de Yaoundé I-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, commande non linéaire, Black sigatoka, sexual reproduction, limit, [SDV]Life Sciences [q-bio], champignon, Asexual reproduction, 01 natural sciences, Population density, [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [MATH]Mathematics [math], reproduction sexuée, General Environmental Science, Allee effect, Ascomycota, asexual reproduction, Ecology, Reproduction, General Neuroscience, mixed mating system, Plants, Spores, Fungal, nonlinear transmission, Computational Theory and Mathematics, Host-Pathogen Interactions, symbols, epidemiology, General Agricultural and Biological Sciences, Mathematics Subject Classification, General Mathematics, Immunology, Médecine humaine et pathologie, effet allee, Biology, Models, Biological, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, 03 medical and health sciences, symbols.namesake, interaction plante parasite, Reproduction, Asexual, competitive exclusion, Mixed mating system, Fungi, Epidemiology, Nonlinear transmission, Limit cycle, Competitive exclusion, Sexual reproduction, securité alimentaire, Plant Diseases, H20 - Maladies des plantes, Pharmacology, Host (biology), cycle, Musa, Mathematical Concepts, spore bactérienne, biology.organism_classification, reproduction asexuée, Spore, 030104 developmental biology, Human health and pathology, fungi, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Fungal plant parasites represent a growing concern for biodiversity and food security. Most ascomycete species are capable of producing different types of infectious spores both asexually and sexually. Yet the contributions of both types of spores to epidemiological dynamics have still to been fully researched. Here we studied the effect of mate limitation in parasites which perform both sexual and asexual reproduction in the same host. Since mate limitation implies positive density dependence at low population density, we modeled the dynamics of such species with both density-dependent (sexual) and density-independent (asexual) transmission rates. A first simple SIR model incorporating these two types of transmission from the infected compartment, suggested that combining sexual and asexual spore production can generate persistently cyclic epidemics in a significant part of the parameter space. It was then confirmed that cyclic persistence could occur in realistic situations by pa-rameterizing a more detailed model fitting the biology of the Black Sigatoka disease of banana, for which literature data is available. We discuss the implications of these results for research on and management of Sigatoka diseases of banana.
Published: 2017

42. Augmentative biocontrol when natural enemies are subject to Allee effects

Author: Nicolas Bajeux, Ludovic Mailleret, Frédéric Grognard, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire International de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées (LIRIMA), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université de Ouagadougou-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I [Yaoundé], Université Côte d'Azur (UCA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), EPITAG, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Yaoundé I [Yaoundé]-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Ouagadougou-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST)-Université Gaston Bergé Sénégal-Université d'Antananarivo-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université Badji Mokhtar - Annaba [Annaba] (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Yaoundé I, COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), n265865, Seventh Framework Programme, Ministère de l’Enseignement Supérieur, de la Recherche Scientifique et des Technologies de l'Information et de la Communication, Université de Nice Sophia Antipolis, UMT Fiorimed, European Project: 265865,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2010-4,PURE(2011), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université de Yaoundé I-Université Badji Mokhtar Annaba (UBMA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Joseph Ki-Zerbo [Ouagadougou] (UJZK)-Université d'Antananarivo-Université Gaston Bergé Sénégal-Centre National de la Recherche Scientifique et Technologique (CNRST), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, [SDV]Life Sciences [q-bio], Foraging, Population, Population Dynamics, Context (language use), Biology, impulsive differential equations, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Models, Biological, Intraspecific competition, Predator-prey models, Predation, 03 medical and health sciences, symbols.namesake, [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Animals, [MATH]Mathematics [math], education, Pest Control, Biological, Predator, Ecosystem, Allee effect, education.field_of_study, Ecology, Applied Mathematics, Agricultural and Biological Sciences (miscellaneous), stabilization, 030104 developmental biology, Modeling and Simulation, Predatory Behavior, semi-discrete models, symbols, positive density dependence, PEST analysis
Abstract: International audience; Intraspecific interactions such as Allee effects are key properties that can guide population management. This contribution considers component Allee effects that are elementary mechanisms leading to declines of fitness at the population scale, i.e. demographic Allee effects. It especially focuses on the consequences of such properties in predator populations, and investigates their repercussions in a biological control context. A modelling framework able to account for reproductive and/or foraging component Allee effects is proposed. From this, four models of augmentative biological control, corresponding to the periodic introduction of natural enemies, have been investigated. This is done using semi-discrete models: ordinary differential equations are used to depict predator-prey dynamics and a discrete equation describes the abrupt augmentation of predators at periodic intervals. In that context, stability of a prey-free solution corresponding to pest eradication has been analyzed. It has been found that rare but large introductions should be preferred over frequent and small ones, when Allee effects influence predator populations. In particular, the occurence of foraging, rather than reproducing, Allee effects significantly hinders pest eradication. Cases where the pest-free solution is locally, but not globally, stable were also observed and were shown to be favoured by the occurence of reproductive Allee effects among predators.
Published: 2017

43. Theoretical and microcosm approaches to biological invasions

Author: Vercken, Elodie, Mailleret, Ludovic, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université Nice Sophia Antipolis (UNS). FRA.
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2016

44. Global Stability of Reversible Enzymatic Metabolic Chains

Author: Jean-Luc Gouzé, Ibrahima Ndiaye, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDV]Life Sciences [q-bio], Quantitative Biology::Tissues and Organs, Genetic network, Stability (probability), General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, [SPI]Engineering Sciences [physics], 03 medical and health sciences, [MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], 0302 clinical medicine, Control theory, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, 030304 developmental biology, General Environmental Science, Mathematics, chemistry.chemical_classification, 0303 health sciences, Quantitative Biology::Molecular Networks, Applied Mathematics, General Medicine, Models, Theoretical, Metabolic equilibrium, Enzymes, Kinetics, Philosophy, Monotone polygon, Enzyme, chemistry, Ordinary differential equation, General Agricultural and Biological Sciences, Biological system, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; We consider metabolic networks with reversible enzymatic reactions. The model is written as a system of ordinary differential equations, possibly with inputs and outputs. We prove the global stability of the equilibrium (if it exists), using techniques of monotone systems and compartmental matrices. We show that the equilibrium does not always exist. Finally, we consider a metabolic system coupled with a genetic network, and we study the dependence of the metabolic equilibrium (if it exists) with respect to concentrations of enzymes. We give some conclusions concerning the dynamical behavior of coupled genetic/metabolic systems.
Published: 2013

45. Calibration of a productivity model for the microalgae Dunaliella salina accounting for light and temperature

Author: Quentin Béchet, Olivier Bernard, Philippe Moussion, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-13-BIME-0004,PURPLE SUN,Partage de photons entre panneaux photovoltaïques et microalgues à vocation énergétique(2013), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Algae, [SDV]Life Sciences [q-bio], Accounting, 010501 environmental sciences, Photosynthesis, 01 natural sciences, Productivity model, [SPI]Engineering Sciences [physics], 010608 biotechnology, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Calibration, Growth kinetics, [MATH]Mathematics [math], 0105 earth and related environmental sciences, biology, business.industry, Respiration, biology.organism_classification, D. salina, Exponential function, Light intensity, Productivity (ecology), Yield (chemistry), Dunaliella salina, business, Agronomy and Crop Science
Abstract: International audience; This study aimed to calibrate a productivity model for the algal species Dunaliella salina accounting for the impacts of light intensity and temperature. The calibration was performed by using a dedicated experimental set-up measuring short-term oxygen production rates at different light intensities. The rate of photosynthesis was shown to follow a typical Monod function of light intensity. The slope of photosynthesis-light curves at low light intensity was also shown to be independent on temperature and the evolution of model parameters with temperature obeyed relationships consistent with previous observations in the literature. Finally, the rate of respiration was shown to follow an exponential function of temperature. This good level of agreement with prior observations in the literature indirectly validates the experimental technique used for model calibration. The resulting model should therefore yield accurate productivity predictions in outdoor cultivation systems.
Published: 2016

46. INTEGRATING PHYSIOLOGY AND ARCHITECTURE IN MODELS OF FRUIT EXPANSION

Author: Frédéric Boudon, Michel Génard, Christophe Godin, Ibrahim Cheddadi, Nadia Bertin, Valentina Baldazzi, Mikolaj Cieslak, Unité de recherche Plantes et Systèmes de Culture Horticoles (PSH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype (VIRTUAL PLANTS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This project has been supported by Agropolis Fondation under the reference ID 1202-039 through the ≪Investissements d’avenir ≫ programme (Labex Agro:ANR-10-LABX-0001-01)., ANR-10-LABX-0001,AGRO,Agricultural Sciences for sustainable Development(2010), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, functional-structural plant modeling, virtual fruit, vascular patterns, fruit shape, water and dry matter transport, Fruit shape, F60 - Physiologie et biochimie végétale, Plant Science, Biology, Vascular patterns, lcsh:Plant culture, modèle vasculaire, F50 - Anatomie et morphologie des plantes, 01 natural sciences, Quality development, Virtual fruit, 03 medical and health sciences, Vessel density, modélisation fonctionnelle, Botany, modélisation structurelle, lcsh:SB1-1110, mécanisme de transport, Original Research, 2. Zero hunger, modèle architectural, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, morphologie du fruit, food and beverages, 15. Life on land, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Cell expansion, 030104 developmental biology, Pedicel, functional-structural plant modelling, fruit virtuel, élaboration de la qualité, Biological system, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Architectural properties of a fruit, such as its shape, vascular patterns, and skin morphology, play a significant role in determining the distributions of water, carbohydrates, and nutrients inside the fruit. Understanding the impact of these properties on fruit quality is difficult because they develop over time and are highly dependent on both genetic and environmental controls. We present a 3D functional-structural fruit model that can be used to investigate effects of the principle architectural properties on fruit quality. We use a three step modeling pipeline in the OpenAlea platform: (1) creating a 3D volumetric mesh representation of the internal and external fruit structure, (2) generating a complex network of vasculature that is embedded within this mesh, and (3) integrating aspects of the fruit's function, such as water and dry matter transport, with the fruit's structure. We restrict our approach to the phase where fruit growth is mostly due to cell expansion and the fruit has already differentiated into different tissue types. We show how fruit shape affects vascular patterns and, as a consequence, the distribution of sugar/water in tomato fruit. Furthermore, we show that strong interaction between tomato fruit shape and vessel density induces, independently of size, an important and contrasted gradient of water supply from the pedicel to the blossom end of the fruit. We also demonstrate how skin morphology related to microcracking distribution affects the distribution of water and sugars inside nectarine fruit. Our results show that such a generic model permits detailed studies of various, unexplored architectural features affecting fruit quality development.
Published: 2016

47. Cournot oligopoly with randomly arriving producers

Author: Bernhard, Pierre, Deschamps, Marc, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques (EA 3190) (CRESE), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Béal, Sylvain, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Franche-Comté (UFC), Laboratoire Chrono-environnement - UFC (UMR 6249) (LCE), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques (UR 3190) (CRESE), Biological control of artificial ecosystems ( BIOCORE ), Laboratoire d'océanographie de Villefranche ( LOV ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Sophia Antipolis - Méditerranée ( CRISAM ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques - UFC ( CRESE ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Laboratoire Chrono-environnement ( LCE ), and Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC )
Subjects: Dynamic Programming, JEL : C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C7 - Game Theory and Bargaining Theory/C.C7.C72 - Noncooperative Games, JEL: L - Industrial Organization/L.L1 - Market Structure, Firm Strategy, and Market Performance/L.L1.L13 - Oligopoly and Other Imperfect Markets, [INFO.INFO-GT]Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], [ QFIN.TR ] Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], [QFIN.TR] Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], Poisson density of arrivals, [ INFO.INFO-GT ] Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], Bernoulli process of entry, JEL : L - Industrial Organization/L.L1 - Market Structure, Firm Strategy, and Market Performance/L.L1.L13 - Oligopoly and Other Imperfect Markets, JEL: C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C6 - Mathematical Methods • Programming Models • Mathematical and Simulation Modeling/C.C6.C61 - Optimization Techniques • Programming Models • Dynamic Analysis, [INFO.INFO-GT] Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], JEL: C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C7 - Game Theory and Bargaining Theory/C.C7.C72 - Noncooperative Games, JEL : C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C6 - Mathematical Methods • Programming Models • Mathematical and Simulation Modeling/C.C6.C61 - Optimization Techniques • Programming Models • Dynamic Analysis, [QFIN.TR]Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], Cournot market structure
Abstract: Cournot model of oligopoly appears as a central model of strategic interactionbetween competing firms both from a theoretical and applied perspective(e.g antitrust). As such it is an essential tool in the economics toolboxand always a stimulus. Although there is a huge and deep literature on it andas far as we know, we think that there is a ”mouse hole” wich has not alreadybeen studied: Cournot oligopoly with randomly arriving producers. Ina companion paper [Bernhard and Deschamps, 2016b] we have proposed arather general model of a discrete dynamic decision process where producersarrive as a Bernoulli random process and we have given some examples relatingto oligopoly theory (Cournot, Stackelberg, cartel). In this paper we studyCournot oligopoly with random entry in discrete (Bernoulli) and continuous(Poisson) time, whether time horizon is finite or infinite. Moreover we considerhere constant and variable probability of entry or density of arrivals.In this framework, we are able to provide algorithmes answering four classicalquestions: 1/ what is the expected profit for a firm inside the Cournotoligopoly at the beginning of the game?, 2/ How do individual quantitiesevolve?, 3/ How do market quantities evolve?, and 4/ How does market priceevolve?
Published: 2016

48. Effect of the spatial distribution of resources in experimental mini-landscapes on the fitness of two populations of Trichogramma cacoeciae

Author: Burte, Victor, Perez, Guy, Mailleret, Ludovic, Calcagno, Vincent, Institut Sophia Agrobiotech (ISA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut Sophia Agrobiotech [Sophia Antipolis] (ISA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM)
Subjects: [SPI]Engineering Sciences [physics], [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [SDV]Life Sciences [q-bio], [SDE]Environmental Sciences, optimal foraging, mini landscape, trichogramma, patch, picture analysis, [MATH]Mathematics [math], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2016

49. Dynamic equilibrium in games with randomly arriving players

Author: Bernhard, Pierre, Deschamps, Marc, Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bureau d'Économie Théorique et Appliquée (BETA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Groupe de Recherche en Droit, Economie et Gestion (GREDEG), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques (EA 3190) (CRESE), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Franche-Comté (UFC), Université de la Côte d'Azur - INRIA, Gouzé, Jean-Luc, Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Laboratoire Chrono-environnement - UFC (UMR 6249) (LCE), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques (UR 3190) (CRESE), Biological control of artificial ecosystems ( BIOCORE ), Laboratoire d'océanographie de Villefranche ( LOV ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Sophia Antipolis - Méditerranée ( CRISAM ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Centre de REcherches sur les Stratégies Economiques - UFC ( CRESE ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Laboratoire Chrono-environnement ( LCE ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Université de Lorraine (UL)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bureau d'Économie Théorique et Appliquée ( BETA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Strasbourg ( UNISTRA ) -Université de Lorraine ( UL ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Groupe de Recherche en Droit, Economie et Gestion ( GREDEG ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Nice Sophia Antipolis ( UNS ), Université Côte d'Azur ( UCA ) -Université Côte d'Azur ( UCA ), and Béal, Sylvain
Subjects: [ MATH ] Mathematics [math], Computer Science::Computer Science and Game Theory, JEL : C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C7 - Game Theory and Bargaining Theory/C.C7.C72 - Noncooperative Games, MSC : 91A25, 91A06, 91A20, 91A23, 91A50, 91A60, 49N10, 93E03, JEL: L - Industrial Organization/L.L1 - Market Structure, Firm Strategy, and Market Performance/L.L1.L13 - Oligopoly and Other Imperfect Markets, [SPI] Engineering Sciences [physics], [ QFIN.TR ] Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], [MATH] Mathematics [math], Dynamic programming, Nash equilibrium, [SPI]Engineering Sciences [physics], JEL : L - Industrial Organization/L.L1 - Market Structure, Firm Strategy, and Market Performance/L.L1.L13 - Oligopoly and Other Imperfect Markets, JEL: C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C6 - Mathematical Methods • Programming Models • Mathematical and Simulation Modeling/C.C6.C61 - Optimization Techniques • Programming Models • Dynamic Analysis, [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [ INFO.INFO-AU ] Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, [ SPI ] Engineering Sciences [physics], [ SHS.ECO ] Humanities and Social Sciences/Economies and finances, MSC 91A25, 91A06, 91A23 91A50, 91A60, [MATH]Mathematics [math], [QFIN.TR]Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], [SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, Cournot oligopoly, [INFO.INFO-GT]Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], Piecewise deterministic Markov decision processes, Piecewise Deterministic Markov Decision Process, [QFIN.TR] Quantitative Finance [q-fin]/Trading and Market Microstructure [q-fin.TR], Isaacs equation, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [ INFO.INFO-GT ] Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], [INFO.INFO-GT] Computer Science [cs]/Computer Science and Game Theory [cs.GT], JEL: C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C7 - Game Theory and Bargaining Theory/C.C7.C72 - Noncooperative Games, JEL : C - Mathematical and Quantitative Methods/C.C6 - Mathematical Methods • Programming Models • Mathematical and Simulation Modeling/C.C6.C61 - Optimization Techniques • Programming Models • Dynamic Analysis, [INFO.INFO-AU] Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering, Sticky Prices
Abstract: This note follows our previous works on games with randomly arriving players [3] and [5]. Contrary to these two articles, here we seek a dynamic equilibrium, using the tools of piecewise deterministic control systems The resulting discrete Isaacs equation obtained is rather involved. As usual, it yields an explicit algorithm in the finite horizon, linear-quadratic case via a kind of discrete Riccati equation. The infinite horizon problem is briefly considered. It seems to be manageable only if one limits the number of players present in the game. In that case, the linear quadratic problem seems solvable via essentially the same algorithm, although we have no convergence proof, but only very convincing numerical evidence. We extend the solution to more general entry processes, and more importantly , to cases where the players may leave the game, investigating several stochastic exit mechanisms. We then consider the continuous time case, with a Poisson arrival process. While the general Isaacs equation is as involved as in the discrete time case, the linear quadratic case is simpler, and, provided again that we bound the maximum number of players allowed in the game, it yields an explicit algorithm with a convergence proof to the solution of the infinite horizon case, subject to a condition reminiscent of that found in [20]. As in the discrete time case, we examine the case where players may leave the game, investigating several possible stochastic exit mechanisms. MSC: 91A25, 91A06, 91A20, 91A23, 91A50, 91A60, 49N10, 93E03. Foreword This report is a version of the article [2] where players minimize instead of maximizing, and the linear-quadratic examples are somewhat different., On détermine les stratégies d'équilibre dans un jeu dynamique où des joueurs identiques arrivent de façon aléatoire, comme, par exemple, des congénères arrivant sur une même ressource. On considère aussi divers mécanismes de sortie aléatoire. On obtient des théorèmes d'existence et des algorithmes de calcul, plus explicites dans le cas particulier linéaire quadratique. Toute l'étude est conduite en horizon fini et en horizon infini, et en temps discret et en temps continu.Ce rapport est une version du working paper CRESE des mêmes auteurs (en économie mathématique), référence [2], mais où les joueurs minimisent au lieu de maximiser, et les exemples linéaires quadratiques sont un peu différents.
Published: 2016

50. Metabolic modeling of C. sorokiniana diauxic heterotrophic growth

Author: Baroukh, Caroline, Bernard, Olivier, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Biological control of artificial ecosystems (BIOCORE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV), Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Villefranche-sur-mer (OOVM), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: hétérotrophie, heterotrophy, metabolic modeling, biocarburant, microalgae, [SDV]Life Sciences [q-bio], diauxic growth, biofuel, biomasse, systems biology, waste, chlorella sorokiniana, déchet
Abstract: Microalgae are promising microorganisms for the production of numerous molecules of interest, such as pigments, proteins or triglycerides that can be turned into biofuels. Heterotrophic growth on wastes represents an interesting approach to achieve higher biomass concentrations, while reducing cost and improving the environmental footprint. Wastes generally consist of a mixt of diverse molecules. It is crucial to understand microalgal metabolism in such conditions, where switching between substrates might occur. Metabolic modeling has proven to be an efficient tool for understanding metabolism and guiding the optimization of biomass or target molecule production. Here, we focused on the metabolism of Chlorella sorokiniana growing heterotrophically on acetate and butyrate. The metabolism was represented by 163 metabolic reactions. The DRUM modeling framework, with a mildly relaxed quasi-steady-state assumption, was used to account for possible intracellular accumulation during switching between substrates. Six experiments were used to calibrate the model and eight experiments for the validation. The model efficiently predicted the experimental data, including the transient behavior. To the best of our knowledge, this is the first study to describe the dynamic metabolic fluxes of microalgae during heterotrophic and diauxic growth. It shows that an accurate model of metabolism can now be constructed, even in dynamic conditions, with the presence of several carbon substrates. It also opens new perspectives for the heterotrophic use of microalgae, especially for biofuel production from wastes.
Published: 2016

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