Le criblage à haut débit représente une approche particulièrement intéressante pour accélérer l’exploration de systèmes chimiques et l’identification de composés d’intérêt. La détection colorimétrique, par sa simplicité de mise en œuvre, sa rapidité et son faible coût, constitue une méthode adaptée à cette démarche, notamment lorsqu’elle est associée à des dispositifs expérimentaux miniaturisés.

Au LMSE (CEA Grenoble), des travaux préliminaires menés sur des plaques de 96 puits ont montré l’intérêt de la parallélisation des essais pour analyser simultanément de nombreuses conditions expérimentales pour la détection de toxiques.

Au SCBM (CEA Saclay), une plateforme dédiée à l’expérimentation à haut débit (HTE) a été développée afin de permettre de miniaturiser et paralléliser les réactions chimiques dans ce même format. Une méthode standardisée d’acquisition d’images, associée à un outil de traitement automatisé des données, a également été mise au point conjointement, afin de garantir la qualité et la reproductibilité des résultats, tout en facilitant l’utilisation de ces outils par l’ensemble des deux équipes. Le stage s’inscrit dans la continuité de ces travaux et visera à exploiter et à optimiser cette approche intégrée de criblage à haut débit.

Vos missions principales missions :

1ère partie : développement et validation de l’interface automatisée

- Développement de l’interface automatisée : vous devrez vous réapproprier la méthode standardisée d’acquisition d’images et l’outil de traitant la robustesse, la fiabilité et la reproductibilité de la chaîne d’acquisition et de traitement des données.

- Evaluation et validation de l’interface : vous evaluerez les performances et la robustesse de l’interface à l’aide de tests chromogéniques simples (réactions acide/base). Cette phase permettra de valider son fonctionnement avant le déploiement du dispositif de prise de vue et de l’interface sur nos différents sites.

2ème partie : diversification structurale et synthèse à haut débit, en lien avec une thèse en cours :

- Diversification structurale et prédiction des propriétés : vous identifierez, à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique (Machine Learning - ML, Deep Learning - DL), des structures moléculaires à fort potentiel. Vous participerez ensuite à leur diversification pour générer in-silico de nouvelles structures candidates. Leurs propriétés colorimétriques/fluorescentes seront ensuite prédites par calculs Théorie de la Densité de la Fonctionnelle (DFT), à l’aide du modèle v1 développé dans le cadre d’une thèse en cours.

- Synthèse par criblage à haut débit (HTE) : Vous contribuera à la synthèse des nouvelles structures sélectionnées en s’appuyant sur des approches HTE.

De formation Bac+5, vous êtes à la recherche d'un stage de 6 mois et vous avez par la suite un projet de thèse.

Compétences scientifiques : chimie organique et théorique, avec une solide expérience en programmation Python ainsi que des connaissances en ML/DL/IA

Connaissances : Machine Learning, Deep Learning

Vous êtes reconnu(e) pour votre : autonomie, sens de l'initiative, curiosité, rigueur,

Déplacements entre les sites de Grenoble et de Paris-Saclay, pris en charge par le CEA.

Ce stage pourra déboucher sur une nouvelle thèse.