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E-MUSE

Complex microbial Ecosystems MUltiScale modElling : mechanistic and data driven approaches integration

drapeau Europe

Organisme financeur : Union européenne (Horizon 2020)
Mots-clés : aliments fermentés -matrices animales et/ou végétales - bio-informatique intégrative - biologie des Systèmes - modélisation prédictive - intelligence artificielle
Dates du projet : janvier 2021 - décembre 2024

L’industrie laitière européenne est un secteur agroalimentaire important ; il représente plus de 300 000 emplois et 10 milliards d’euros de balance commerciale positive. Cinq des dix plus grandes entreprises laitières mondiales sont européennes et plus de 80% d’entre elles sont des PME. Plus de 300 fromages et produits laitiers européens sont vendus dans le monde entier et sont protégés en tant qu’indications géographiques ou spécialités traditionnelles.
Maîtriser un processus d’affinage du fromage pour éviter les risques sanitaires et le gaspillage, et produire des fromages typiques aux propriétés organoleptiques appréciées par les consommateurs est d’une importance économique et sociale.

Le but du projet E-MUSE (Action Marie Sklodowska Curie - Innovative Training Network) vise à développer des méthodologies de modélisation innovantes pour améliorer les connaissances sur les systèmes biologiques complexes et pour contrôler et/ou prédire leur évolution en combinant l’intelligence artificielle et la biologie des systèmes.

Cette stratégie multidisciplinaire intégrant des modèles métaboliques à l’échelle du génome, des méthodologies de modélisation dynamique, ainsi que la conception d’outils statistiques et d’apprentissage automatique, permettra l’analyse de données multi-omiques et la mise en relation des résultats avec les propriétés émergeantes liées à l’affinage du fromage et avec les préférences des consommateurs.

De plus, dans le cadre du développement durable, de plus en plus de consommateurs diversifient leur alimentation et consomment des aliments d’origine végétale. L’introduction de protéines d’origine végétale dans les procédés alimentaires pose des problèmes tels que l’acidité ou la sécurité du produit final. Les stratégies de modélisation d’E-MUSE aideront à cibler et à résoudre ces problèmes.

E-MUSE formera des doctorants dotés de compétences multidisciplinaires en mathématiques, bioinformatique et biologie pour concevoir et utiliser des méthodologies innovantes de modélisation multi-échelles, leur offrant un langage harmonisé pour répondre aux futures questions de recherche sur les systèmes complexes.

Le but final d’E-MUSE est de développer, pour les industriels, un logiciel de modélisation dynamique permettant de contrôler le procédé alimentaire.

Coordinateur INRAE (UMR SayFood)
Partenaires • INRAE - coordinateur (AgroParisTech partenaire affilié)
• Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
• Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (CSIC), (ES)
• Vrije Universiteit Amsterdam (VUA), (NE)
• Katholieke Universiteit Leuven (KUL), (BE)
• Universita ta Malta (UM), (MT)
• Alma mater studiorum universita di Bologna (UNIBO), (IT)
• University of Szeged (USZ), (HU)
• NIZO food research BV, (NE)
• Chr. Hansen (CHRH), (DK)
Personnels scientifiques d’AgroParisTech impliqués Département SPAB, UMR SayFood :
Sophie Landaud-Liautaud
Sandra Helinck
Cristian Trelea
Emmanuel Bernuau
Anne Saint-Eve

Ecole doctorale ABIES :
Alexandre Péry

En savoir +

Sites web : https://www.itn-emuse.com/
CORDIS : https://cordis.europa.eu/project/id/956126

“E-MUSE project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement N° 956126”.

Copyright and legal notice :
The content reflects only the author’s view. The Research Executive Agency and Commission are not responsible for any use that may be made of the information that it contains.

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Tel: 33 (0) 1 44 08 18 43
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