Développement d’un modèle prédictif basé sur l’intelligence artificielle pour estimer la digestibilité iléale standardisée des acides aminés (SIAAD) en nutrition animale
| ABG-139150 | Thesis topic | |
| 2026-05-15 | Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant) |
- Agronomy, agri food
- Biochemistry
- Data science (storage, security, measurement, analysis)
Topic description
La digestibilité iléale standardisée des acides aminés (SIAAD) est un indicateur clé en nutrition animale permettant d’évaluer la qualité des protéines et d’optimiser la formulation des rations pour les animaux monogastriques. Toutefois, son estimation repose encore largement sur des essais in vivo, coûteux, longs et soumis à des contraintes éthiques importantes. Ce doctorat vise à développer des modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle (IA) afin d’estimer le SIAAD à partir des propriétés physicochimiques, structurales et nutritionnelles des protéines, combinées à des données de digestion in vitro générées selon le protocole INFOGEST. Le projet contribuera ainsi à fournir des outils rapides et fiables pour l’évaluation des protéines, facilitant des stratégies de formulation plus efficaces et durables en nutrition animale, tout en réduisant le recours aux essais expérimentaux in vivo.
Standardized ileal amino acid digestibility (SIAAD) is a key indicator used in animal nutrition to evaluate protein quality and optimize feed formulations for monogastric animals. However, SIAAD assessment still relies largely on costly and time-consuming in vivo trials with important ethical constraints. This PhD project aims to develop predictive artificial intelligence (AI) models capable of estimating SIAAD from physicochemical, structural, and nutritional properties of proteins, combined with in vitro digestion data generated using the INFOGEST protocol. The project will contribute to the development of rapid and reliable tools for protein evaluation, supporting more efficient and sustainable feed formulation strategies while reducing reliance on animal testing.
Starting date
Funding category
Funding further details
Presentation of host institution and host laboratory
Le projet de doctorat sera réalisé au Département des sciences des aliments de l’Université Laval, situé dans la ville de Québec, au Canada, au sein du Centre STELA et de l’Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF), tous deux reconnus pour leur expertise en protéines alimentaires, en digestion et en méthodes analytiques avancées. Le projet bénéficiera de l’expertise multidisciplinaire du laboratoire de Marie-Pierre Létourneau-Montminy (Chaire de recherche du Canada sur la production durable de protéines animales), du laboratoire ÉRIA (protéines et interactions structure–digestion) et du LARTIC (chimiométrie et intelligence artificielle), ainsi que de celle de HEC Montréal en science des données et en intelligence artificielle. Une collaboration étroite avec Jefo Nutrition est également prévue.
The PhD project will be carried out in the Department of Food Sciences at Université Laval, located in Quebec City, Canada, within the STELA Research Center and the Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF), both recognized for their expertise in food proteins, digestion, and advanced analytical methods. The project will benefit from the multidisciplinary expertise of the laboratory of Marie-Pierre Létourneau-Montminy (Canada Research Chair in Sustainable Animal Protein Production), the ÉRIA laboratory (proteins and structure–digestion interactions), and LARTIC (chemometrics and artificial intelligence), as well as from the expertise of HEC Montréal in data science and artificial intelligence. A close collaboration with Jefo Nutrition is also planned.
Website :
PhD title
Country where you obtained your PhD
Institution awarding doctoral degree
Candidate's profile
Le ou la candidat(e) au doctorat doit :
- Être titulaire d’une maîtrise (ou d’un master 2) en nutrition animale ou dans un domaine connexe.
- Posséder de solides connaissances en biochimie des protéines, un intérêt marqué pour la digestibilité des protéines, les approches mécanistiques de la digestion et la nutrition animale.
- La maîtrise des méthodes chimiométriques, des approches d’analyse de données et de l’intelligence artificielle constitue un atout.
- Démontrer d’excellentes aptitudes en organisation, en communication, en rédaction scientifique et en travail d’équipe, ainsi qu’une bonne maîtrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral
The PhD candidate must:
- Hold a Master’s degree in animal nutrition or in a related field.
- Possess strong knowledge of protein biochemistry, a strong interest in protein digestibility, mechanistic approaches to digestion, and animal nutrition.
- Experience with chemometric methods, data analysis, and artificial intelligence approaches will be considered a strong asset.
- Demonstrate excellent organizational, communication, scientific writing, and teamwork skills, as well as good proficiency in both French and English, particularly in reading and writing.
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