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Mieux comprendre comment les cellules des gonades décodent la signalisation intracellulaire est essentiel pour améliorer et mieux maitriser la reproduction.

Comprendre comment les plantes se défendent face aux agents pathogènes est un enjeu majeur pour aller vers une agriculture utilisant moins de pesticides.

Aujourd’hui, l’agriculture doit faire face à de nombreux défis, parmi lesquels le développement de certains pathogènes lié à la diminution de l’utilisation d’intrants dans un objectif d’agriculture durable ou aux effets du changement climatique. Dans ce contexte, de nombreuses questions se posent à court terme sur les capacités adaptatives de ces bio-agresseurs. Un insecte ravageur résistera t-il à la prochaine vague de chaleur ? Ou sera-t-il au contraire très affecté par la hausse des températures et cessera t-il d’être une menace ?

Les arbovirus émergents (ex : Zika, virus du Nil occidental) représentent à l’échelle mondiale, une menace pour la santé publique humaine et vétérinaire. Majoritairement d’origine zoonotique, ces virus sont transmis aux hôtes vertébrés par des vecteurs arthropodes, tels que les moustiques ou les tiques. Le projet MIDIIVEC a pour ambition de donner des clés pour mieux anticiper et maîtriser la circulation de ces maladies.

En génétique des plantes et des animaux, les programmes de sélection visent à identifier des individus dont les performances (rendement, résistance aux maladies ou à un stress environnemental) répondent à des critères préalablement définis. Cette sélection peut nécessiter l’acquisition de données, au champ ou en élevage, qui peut être coûteuse ou longue à réaliser. Le projet DeepPhenomic propose une alternative à cette technique.

La biologie intégrative se base sur l'étude de réseaux biologiques complexes. Comprendre la plasticité des réseaux d'interactions biologiques due à la variabilité phénotypique, environnementale ou interventionnelle est un enjeu important dans des domaines aussi variés que la génomique ou la nutrition humaine. De telles études intègrent souvent des comparaisons entre groupes contrastés, incluant des variables de diverses natures (continues, comptages, binaires, …). Ces données dites « de type mixte » peuvent être difficiles à analyser de manière unifiée. Alors que les modèles probabilistes multivariés représentent un cadre solide pour déduire les interrelations entre les variables continues, un modèle analogue pour les données de type mixte reste à définir.

Les prions sont des agents pathogènes responsables des encéphalopathies spongiformes ou maladies à prions, qui se caractérisent par une dégénérescence du système nerveux central. Le projet PrionDiff a pour objectif de modéliser le processus de dissémination et de la neuro-invasion des prions en intégrant les observations expérimentales à des modèles effectifs de réplication.

Le développement de la sélection génomique - et des autres analyses « omiques » telles que la métagénomique, transcriptomique, métabolomique et protéomique - permet aujourd’hui de caractériser les animaux grâce à des milliers de mesures. Ces données massives sont intégrées dans des modèles, afin de prédire des caractères de production avec la plus grande précision possible.

Le changement climatique se caractérise non seulement par des intensités variables et extrêmes des principaux facteurs climatiques mais également par une fréquence accrue d’événements extrêmes, tels que des vagues de chaleur, fortement délétères aux rendements des grandes cultures et à la qualité des récoltes.

Les plantes sont constamment menacées par des stress biotiques et abiotiques, en particulier dans le contexte actuel de changement climatique. La complexité de la réponse au stress implique différents niveaux d’organisations biologiques, des génomes aux métabolites.