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CV

• Date de naissance :1984
• Diplômes :
  2014 - doctorat en informatique et biologie des systèmes (Université de Rennes 1)
  2011 - Master en informatique fondamentale (ENS Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1)
  2010 - Master en modélisation des systèmes biologiques (Université de Rennes 1)
  2008 - Licence de Biologie cellulaire, génétique, microbiologie et physiologie animale (Université de Rennes 1)

• Parcours :
  2008 - Stage de bioinformatique (UMR 6290) : MIPDB, une base de données relationnelle dédiée à la famille de protéines MIP
  2009 - Stage de biologie des systèmes (Station biologique de Roscoff) : Modélisation du réseau d'initiation de la traduction protéique chez l'oursin
  2010 - Stage de bioinformatique (Université de Montréal) : Annotation d'un génome mitochondrial hautement divergent à l'aide de chaînes de Markov cachées
  2011 - Stage de biologie des systèmes (UMR IRISA et Station biologique de Roscoff) : Reconstruction d'un réseau métabolique d'Ectocarpus siliculosus
  2011-2014 - Doctorat en informatique et biologie des systèmes (UMR IRISA et Station biologique de Roscoff) : Complétion combinatoire pour la reconstruction de réseaux métaboliques, et application à Ectocarpus siliculosus, le modèle des algues brunes
  2015-2017 - Postdoc en biologie des systèmes et biotechnologie (Chalmers university, Suède) : Reconstruction et analyse de 24 réseaux métaboliques de Penicillium en se concentrant sur leur métabolisme secondaire

CONTACTS

Rattachement : Equipe Métabolisme

sylvain.prigent@inrae.fr

Tel +33 (0)5 57 12 25 40

THEMES DE RECHERCHE

Mon parcours à INRAE s’axe autour d’une question particulière : Comprendre comment le métabolisme influence la performance des plantes. En tant que bioinformaticien et modélisateur, j’ai choisi de répondre à cette question en utilisant à la fois des approches de modélisation ascendante (expliquer des phénomènes complexes à partir de leurs mécanismes particuliers) et descendante (prédire des phénomènes complexes à partir de jeux de données à grande échelle) tout en m’intéressant de près à la qualité des données et de leur métadonnées.

Concernant la modélisation descendante, je mets au point différentes techniques de prédiction de phénotypes à partir de données omiques (essentiellement métabolomique) produites en grande majorité au sein de la plateforme Bordeaux Metabolome. Les modèles prédictifs permettant la découverte de biomarqueurs caractéristiques d’un phénotype, j’anime un groupe de travail dédié à la découverte de biomarqueurs au sein de notre UMR.

Pour la modélisation ascendante, je me concentre sur la reconstruction et l’étude de réseaux métaboliques à l’échelle du génome afin de mieux comprendre l’effet de différents facteurs (comme le développement d’un fruit) sur le métabolisme d’un point de vue global, notamment via l’étude de carte de flux.

Ces deux approches de recherche se basent en grande partie sur de l’analyse de données, que ce soient des données déjà existantes ou des données nouvellement acquises. Pour permettre une utilisation ou, encore plus, une réutilisation efficace des données produites, il est très important que celles-ci soient FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables) et je suis donc grandement impliqué dans cet aspect de science ouverte, notamment au sein du Grand Programme de Recherche Bordeaux Plant Science et de MetaboHub.

PUBLICATIONS

Liste complète des publications sur le portail Hal-INRAE

INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES 

https://orcid.org/0000-0001-5146-0347