Dissolution, Génération et Réticulation de biopolymères : Vers la prédiction de relations structure-propriétés par apprentissage automatique via une approche combinée théorique/expérimentale // Dissolution, generation and cross-linking of biopolymers: Tow

Les polymères naturels issus de la biomasse, qu'ils soient semi-critallins (cellulose, chitine, soie, …) ou non (polysaccharides marins, bactériens, …) sont une ressource quasi-inépuisable, renouvelable et propre à la conception de matériaux aux propriétés mécaniques et/ou biologiques améliorées. Les applications de ces polymères fonctionnalisés et/ou réticulés sont versatiles :
(i) formation de gels leurres des milieux biologiques,
(ii) remplacement de polymères synthétiques (plastiques),
(iii) plateformes d'adsorption adaptées aux polluants éternels (médicaments, pesticides, …).

Les polymères naturels semi-cristallins présentent un haut degré de cristallinité associé à un important réseau de liaisons hydrogène leur conférant un caractère récalcitrant à leur solubilisation et traitement dans de nombreux solvants conventionnels. Les procédés de dissolution et (ré)-génération de polymères utilisés industriellement ne sont pas respectueux de l'environnement, mais l'utilisation de solvants verts tels les liquides ioniques ou les solvants eutectiques profonds permettrait de rendre le processus propre. Bien que le nombre de ces solvants disponibles soit très important, voire théoriquement infini, pour l'instant peu se sont montrés capables de dissoudre puis (ré)-générer efficacement tout type de polymère, étape cruciale pour l'obtention de nouveaux matériaux originaux.
Ce projet de thèse propose une approche conjointe de méthodes expérimentales et de chimie computationnelle pour l'étude de la dissolution puis (ré)-génération de biopolymères ad hoc dans de nombreux solvants verts seul et en mélange dans l'optique de comprendre au niveau moléculaire les mécanismes de dégradation puis de réticulation des fragments polymères par les entités constitutives des solvants. Ce travail se divise en plusieurs étapes :
(i) extraction/dissolution des polymères semi-cristallins de la biomasse dans des liquides ioniques et des eutectiques profonds,
(ii) régénération du matériau pur sous forme de film/matrice/gel.
(iii) généreration de matériaux hybrides (sous forme de film/matrice/gel.

L'objectif du projet de thèse est de produire pour chacune de ces étapes de travail, par des simulations de dynamique moléculaire, des jeux de données permettant d'alimenter des méthodes d'apprentissage automatique afin d'être en mesure de prédire :
(i) les compositions de solvants capables de dissoudre puis régénérer efficacement un biopolymère et
(ii) les compositions et tailles de biopolymères hybrides présentant des propriétés ad hoc.
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Natural polymers from biomass whether semi-crystalline (cellulose, chitin, silk, … ) or non-crystalline (marine polysaccharides, bacterial, …) represent a virtually inexhaustible green and renewable resource that can be used to design materials with improved mechanical and/or biological properties. The applications of these functionalized and/or cross-linked polymers are very versatile and range from the formation of gels to mimic biological media, the replacement of synthetic polymers (plastics), to the design of specific platforms for the removal of eternal pollutants (drugs, pesticides, etc.).

Natural semi-crystalline polymers are highly crystalline per nature and possess a large and robust hydrogen bond network, making them recalcitrant to solubilization in most of the conventional solvents. Hence, large-scale processing and treatment of these polymers are not environmentally-friendly because of their use of non-green aggressive solvents. To make the dissolution and regeneration processes greener, ionic liquids and deep eutectic solvents might be used. Although the number of such solvents is very large (even infinite, theoretically), few have proved so far to be able to efficiently dissolute and regenerate any type of polymer, which represents a crucial step in obtaining new and original materials.

This PhD project combines both experimental and computational methods to study the dissolution and (re)-generation of biopolymers in a wide range of green solvents, neat and in mixtures, in order to gain some understanding at the molecular level of the mechanisms by which semi-crystalline biopolymer slabs are degraded and then subsequently cross-linked.

This work is divided into several steps:
(i) extraction/dissolution of the semi-crystalline polymers from the biomass using ionic liquids and deep eutectics,
(ii) regeneration of pristine materials in a biofilm/matrix/gel form.
(iii) generation of hybrid cross-linked materials (biofilm/matrix/gel).

The goal of this PhD project is to produce for each of these work steps, by means of molecular dynamics simulations, datasets which will be fed into machine learning methods to eventually predict:
(i) the composition of ionic and eutectic solvents able to efficiently dissolute and subsequently regenerate a given biopolymer,
(ii) the composition and size of a hybrid biopolymer featuring ad hoc properties.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'une collectivité locale ou territoriale

Université de Picardie - Jules Verne

585 Sciences, Technologie, Santé

Le candidat recherché, issu d'une formation en chimie ou en physique, devra avoir des compétences en chimie théorique et informatique (calculs de chimie quantique, dynamique moléculaire). Un stage en chimie théorique en M2 serait un plus. Une bonne connaissance de l'informatique scientifique dans un environnement Linux et des compétences en programmation (python) seront très appréciées. Il est à noter que le candidat sera en charge des développements et des analyses informatiques (programmation, modélisation) et sera également chargé, dans une moindre mesure, de la collecte de données expérimentales. Dans cette optique, des connaissances en chimie organique expérimentale seraient appréciées.
Successful candidates should hold a Master's degree (or equivalent) in chemistry or physics and possess an intermediate English level. Knowledge or experience in computational chemistry, molecular modeling and/or computer programming is highly desirable. We note that the candidate will be tasked with computational developments and analyses (programming, modelling) and will also be to a lesser extent in charge of experimental data collection. Practice in organic chemistry would be an asset.