ENACT LORRAINE NORD - IA Multi-Agents pour la Découverte Enzymatique Automatisée par Spectroscopie Raman // ENACT LORRAINE NORD - Multi-components IA for Automated Enzyme Discovery by Raman Spectroscopy
ABG-132332
ADUM-66418 |
Thesis topic | |
2025-06-03 |
Université de Lorraine
Metz - Grand Est - France
ENACT LORRAINE NORD - IA Multi-Agents pour la Découverte Enzymatique Automatisée par Spectroscopie Raman // ENACT LORRAINE NORD - Multi-components IA for Automated Enzyme Discovery by Raman Spectroscopy
spectroscopie Raman, biotechnologie, IA
Raman spectroscopy, biotechnology, AI
Raman spectroscopy, biotechnology, AI
Topic description
La découverte d'enzymes nouvelles représente un défi majeur pour la biotechnologie, nécessitant des approches de criblage coûteuses et chronophages. Ce projet propose une approche innovante combinant spectroscopie Raman, IA multi-agents et bioinformatique.
L'objectif est de détecter automatiquement des transformations biochimiques d'intérêt, en intégrant l'analyse de matières premières brutes, le suivi en temps réel de réactions enzymatiques et l'identification de composés bioactifs. Le système reposera sur des modèles d'apprentissage capables de corréler les données spectrales à des activités biochimiques, et intégrera des modules d'interprétation, de tri et de génération de résultats valorisables.
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The discovery of new enzymes represents a major challenge for biotechnology, requiring costly and time-consuming screening approaches. This project proposes an innovative approach combining Raman spectroscopy, multi-agent AI, and bioinformatics.
The objective is to automatically detect biochemical transformations of interest by integrating the analysis of raw materials, real-time monitoring of enzymatic reactions, and the identification of bioactive compounds. The system will be based on learning models capable of correlating spectral data with biochemical activities and will integrate modules for interpretation, sorting, and generation of valuable results.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://lmops.univ-lorraine.fr
L'objectif est de détecter automatiquement des transformations biochimiques d'intérêt, en intégrant l'analyse de matières premières brutes, le suivi en temps réel de réactions enzymatiques et l'identification de composés bioactifs. Le système reposera sur des modèles d'apprentissage capables de corréler les données spectrales à des activités biochimiques, et intégrera des modules d'interprétation, de tri et de génération de résultats valorisables.
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The discovery of new enzymes represents a major challenge for biotechnology, requiring costly and time-consuming screening approaches. This project proposes an innovative approach combining Raman spectroscopy, multi-agent AI, and bioinformatics.
The objective is to automatically detect biochemical transformations of interest by integrating the analysis of raw materials, real-time monitoring of enzymatic reactions, and the identification of bioactive compounds. The system will be based on learning models capable of correlating spectral data with biochemical activities and will integrate modules for interpretation, sorting, and generation of valuable results.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://lmops.univ-lorraine.fr
Funding category
Funding further details
Programmes gouvernementaux hors France et Union Européenne
Presentation of host institution and host laboratory
Université de Lorraine
Institution awarding doctoral degree
Université de Lorraine
Graduate school
606 C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE
Candidate's profile
Master 2 ou equivalent
informatique et ia
caractérisation de matériaux
spectroscopie
des notions de biologie sont un plus
Master's degree or equivalent Computer science and AI Materials characterization Spectroscopy Biology skills are a plus
Master's degree or equivalent Computer science and AI Materials characterization Spectroscopy Biology skills are a plus
2025-06-27
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