Théorie de la matière molle et vivante

Responsable : M. Leonetti, P. Ronceray, N. Levernier

Présentation

Mécanique non linéaire des réseaux de biopolymères.

Principal investigator: P. Ronceray
PhD Student: Andonis Gerardos, Arthur Coët
Postdoc: Yuri Zhang

Les réseaux de biopolymères rigides et enchevêtrés jouent un rôle central dans les propriétés mécaniques de la matière biologique, du cytosquelette cellulaire à la matrice extracellulaire. Ces réseaux contribuent à l'intégrité mécanique de la matière vivante et permettent la transmission des forces depuis les moteurs moléculaires jusqu’à l'échelle du tissu. Il est important de noter qu'aux niveaux de contraintes pertinents pour la biologie, les propriétés mécaniques de ces assemblages désordonnés d'objets fibreux quasi-unidimensionnels sont très différentes de celles des matériaux élastiques habituels. En effet, ils ont tendance à répondre de manière non linéaire aux contraintes, en raison à la fois des propriétés des filaments individuels et des modes de déformation collectifs émergents contrôlés par la connectivité et le désordre du réseau. Par le biais de simulations et de collaborations avec des expérimentateurs, nous étudions les propriétés mécaniques non linéaires fondamentales des réseaux de biopolymères et leur interaction avec le comportement cellulaire. Nous cherchons à répondre à la question suivante : Lorsqu'elles sondent leur environnement complexe, qu'est-ce que les cellules "ressentent" réellement ?

Inférer la dynamique de la matière vivante.

Principal investigator: P. Ronceray
PhD Student: Andonis Gerardos, Arthur Coët
Postdoc: Yuri Zhang

La dynamique des systèmes biologiques, des protéines aux organismes en passant par les cellules, est complexe et stochastique. Pour déchiffrer leurs lois physiques, nous devons faire le lien entre les observations expérimentales et la modélisation théorique. Grâce aux progrès de la microscopie et du tracking, on dispose aujourd'hui d'une abondance de trajectoires expérimentales reflétant ces lois dynamiques. L'inférence de modèles physiques à partir de données expérimentales bruitées et imparfaites est cependant un défi. Notre objectif est de concevoir mathématiquement de nouvelles méthodes pour réaliser une inférence robuste à partir de données expérimentales, puis de mettre en œuvre et d'appliquer ces méthodes pour découvrir de nouvelles propriétés physiques. Nous utilisons une combinaison d’outils issus de la physique statistique, des mathématiques appliquées et du machine learning pour atteindre cet objectif. Nous collaborons avec des expérimentateurs sur un large éventail de systèmes - de la motilité cellulaire à la dynamique du plancton, en passant par le mouvement collectif des poissons - pour appliquer ces techniques d'inférence et les adapter afin qu'elles soient utiles à la communauté de la matière vivante molle.

Encapsulation

Principal investigateur: M. Leonetti

A - Dynamique, forme, plissement et rupture d’une capsule élastique

Doctorant: P. Regazzi

Funding: CNES

L’encapsulation est une manière simple de protéger, transporter et délivrer des principes internalisés mais aussi de structurer l’espace. Cela concerne des domaines très divers comme l’agro-alimentaire, la cosmétique, les nouveaux matériaux pour le bâtiment ou la médecine. Les capsules étudiées sont des gouttelettes limitées par un film fin de polymères (coque) et plongées dans un liquide. Les propriétés structurales et mécaniques de tels objets sont encore mal connues:  lois de comportement, modules élastiques et visqueux, rupture, dynamique... Le comportement de ce système élastique fermé est gouverné par le couplage à l’interface ente le saut de contraintes visqueuses et la réponse élastique de la coque (appelée aussi peau ou membrane suivant le domaine). Il existe peu de résultats expérimentaux.

Nous nous intéressons à la rupture des capsules en fonction de la nature de sa membrane, les instabilités de plissement et la dynamique spatiotemporelle de la forme par une analyse multi-échelle.

B – Interactions entre capsules, comportements collectifs

La forte déformation des capsules en écoulement induit des interactions hydrodynamiques plus complexes qu’entre particules rigides. A cela, il est nécessaire d’ajouter les interactions colloïdales ainsi que la friction, ingrédients clés pour la compréhension de la rhéologie des suspensions de particules rigides. Nous nous proposons d’étudier l’implication de l’ensemble de ces contributions aux cas des interactions binaires et plus largement en suspension.

 

Publications

2025

Dynamics of diazotroph particle colonization in the Arctic Ocean

Arthur Coët, Cécile Carpaneto Bastos, Mathias Lechelon, Ruth Hawley, Oliver Flanagan, Maeve C Lohan, Pierre Ronceray, Joanne E Hopkins, Claire Mahaffey, Mar Benavides

The International Society of Microbiologial Ecology Journal (2025)10.1093/ismejo/wraf098

Learning general pair interactions between self-propelled particles

Jérôme Hem, Alexis Poncet, Pierre Ronceray, Daiki Nishiguchi, Vincent Démery

Soft Matter (2025)10.1039/D5SM00655D

An independent coding scheme for idiothetic distance in the hippocampus

Mathilde Nordlund, Nicolas Levernier, Massimiliano Trippa, Romain Bourboulou, Geoffrey Marti, Rémi Monasson, Hervé Rouault, Jérôme Epsztein, Julie Koenig-Gambini

Current Biology (2025)10.1016/j.cub.2025.07.050

2024

Inferring geometrical dynamics of cell nucleus translocation

Sirine Amiri, Yirui Zhang, Andonis Gerardos, Cécile Sykes, Pierre Ronceray

Physical Review Research 6:043030 (2024)10.1103/physrevresearch.6.043030

How do particles with complex interactions self-assemble?

Lara Koehler, Pierre Ronceray, Martin Lenz

Physical Review X 14 (2024)10.1103/PhysRevX.14.041061

2023

Soft Matter Roadmap

Jean-Louis Barrat, Emanuela del Gado, Stefan Egelhaaf, Xiaoming Mao, Marjolein Dijkstra, David Pine, Sanat Kumar, Kyle Bishop, Oleg Gang, Allie Obermeyer, Christine Papadakis, Costantinos Tsitsilianis, Ivan Smalyukh, Aurelie Hourlier-Fargette, Sebastien Andrieux, Wiebke Drenckhan, Norman Wagner, Ryan Murphy, Eric Weeks, Roberto Cerbino, Yilong Han, Luca Cipelletti, Laurence Ramos, Wilson Poon, James Richards, Itai Cohen, Eric Furst, Alshakim Nelson, Stephen Craig, Rajesh Ganapathy, Ajay Kumar Sood, Francesco Sciortino, Muhittin Mungan, Srikanth Sastry, Colin Scheibner, Michel Fruchart, Vincenzo Vitelli, S. Ridout, M. Stern, I. Tah, G. Zhang, Andrea Liu, Chinedum Osuji, Yuan Xu, Heather Shewan, Jason Stokes, Matthias Merkel, Pierre Ronceray, Jean-François Rupprecht, Olga Matsarskaia, Frank Schreiber, Felix Roosen-Runge, Marie-Eve Aubin-Tam, Gijsje Koenderink, Rosa Espinosa-Marzal, Joaquin Yus, Jiheon Kwon

Journal of Physics: Materials (2023)10.1088/2515-7639/ad06cc

CNT effective interfacial energy and pre-exponential kinetic factor from measured NaCl crystal nucleation time distributions in contracting microdroplets

Ruel Cedeno, Romain Grossier, Nadine Candoni, Nicolas Levernier, Adrian Flood, Stéphane Veesler

The Journal of Chemical Physics 158:194705 (2023)10.1063/5.0143704

Two steps forward – and one step back?

Pierre Ronceray

Journal Club for Condensed Matter Physics (2023)10.36471/jccm_July_2023_02

Local response and emerging nonlinear elastic length scale in biopolymer matrices

Haiqian Yang, Estelle Berthier, Chenghai Li, Pierre Ronceray, Yu Long Han, Chase Broedersz, Shengqiang Cai, Ming Guo

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 120:e2304666120 (2023)10.1073/pnas.2304666120

2022

Nonlinear mechanosensation in fiber networks

Estelle Berthier, Haiqian Yang, Ming Guo, Pierre Ronceray, Chase Broedersz

Physical Review Research 6:013327 (2022)10.1103/PhysRevResearch.6.013327

Twenty-five years of nanoscale thermodynamics

Chase Broedersz, Pierre Ronceray

Nature 604:46-47 (2022)10.1038/d41586-022-00869-y

Liquid demixing in elastic networks: Cavitation, permeation, or size selection?

Pierre Ronceray, Sheng Mao, Andrej Košmrlj, Mikko Haataja

EPL - Europhysics Letters 137:67001 (2022)10.1209/0295-5075/ac56ac

Stoichiometry Controls the Dynamics of Liquid Condensates of Associative Proteins

Pierre Ronceray, Yaojun Zhang, Xichong Liu, Ned Wingreen

Physical Review Letters 128:038102 (2022)10.1103/PhysRevLett.128.038102

2021

Pinching the cortex of live cells reveals thickness instabilities caused by myosin II motors

Valentin Laplaud, Nicolas Levernier, Judith Pineau, Mabel San, Lucie Barbier, Pablo J Sáez, Ana-Maria Lennon-Duménil, Pablo Vargas, Karsten Kruse, Olivia Du Roure, Matthieu Piel, Julien Heuvingh

Science Advances (2021)

An integrative model of plant gravitropism linking statoliths position and auxin transport

Nicolas Levernier, Olivier Pouliquen, Yoel Forterre

Frontiers in Plant Science (2021)10.3389/fpls.2021.651928

Reply to “Comment on ‘Inverse Square Lévy Walks are not Optimal Search Strategies for d ≥ 2 ”’

Nicolas Levernier, Johannes Textor, Olivier Bénichou, Raphaël Voituriez

Physical Review Letters 126 (2021)10.1103/PhysRevLett.126.048902

Self-organization and shape change by active polarization in nematic droplets

Fabian Jan Schwarzendahl, Pierre Ronceray, Kimberly Weirich, Kinjal Dasbiswas

Physical Review Research 3:043061 (2021)10.1103/PhysRevResearch.3.043061

Nucleation landscape of biomolecular condensates

Shunsuke Shimobayashi, Pierre Ronceray, David Sanders, Mikko Haataja, Clifford Brangwynne

Nature 599:503-506 (2021)10.1038/s41586-021-03905-5

Physical bioenergetics: Energy fluxes, budgets, and constraints in cells

Xingbo Yang, Matthias Heinemann, Jonathon Howard, Greg Huber, Srividya Iyer-Biswas, Guillaume Le Treut, Michael Lynch, Kristi L Montooth, Daniel J Needleman, Simone Pigolotti, Jonathan Rodenfels, Pierre Ronceray, Sadasivan Shankar, Iman Tavassoly, Shashi Thutupalli, Denis V Titov, Jin Wang, Peter J Foster

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 118:e2026786118 (2021)10.1073/pnas.2026786118

2020

Inverse Square Lévy Walks are not Optimal Search Strategies for d ≥ 2

Nicolas Levernier, Johannes Textor, Olivier Bénichou, Raphaël Voituriez

Physical Review Letters 124 (2020)10.1103/PhysRevLett.124.080601

2019

Fiber plucking by molecular motors yields large emergent contractility in stiff biopolymer networks

Pierre Ronceray, Chase P. Broedersz, Martin Lenz

Soft Matter 15:1481-1487 (2019)10.1039/c8sm00979a

Range of geometrical frustration in lattice spin models

Pierre Ronceray, Bruno Le Floch

Physical Review E 100:052150 (2019)10.1103/PhysRevE.100.052150

Stress-dependent amplification of active forces in nonlinear elastic media

Pierre Ronceray, Chase Broedersz, Martin Lenz

Soft Matter 15:331-338 (2019)10.1039/c8sm00949j

2018

Cell contraction induces long-ranged stress stiffening in the extracellular matrix

Yu Long Han, Pierre Ronceray, Guoqiang Xu, Andrea Malandrino, Roger Kamm, Martin Lenz, Chase P. Broedersz, Ming Guo

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 115:4075-4080 (2018)10.1073/pnas.1722619115

2016

The dynamics of filament assembly define cytoskeletal network morphology

Giulia Foffano, Nicolas Levernier, Martin Lenz

Nature Communications 7:13827 (2016)10.1038/ncomms13827

Fiber networks amplify active stress

Pierre Ronceray, Chase Broedersz, Martin Lenz

Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 113:2827-2832 (2016)10.1073/pnas.1514208113

From liquid structure to configurational entropy: introducing structural covariance

Pierre Ronceray, Peter Harrowell

Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2016:084002 (2016)

The free energy of a liquid when viewed as a population of overlapping clusters

Pierre Ronceray, Peter Harrowell

Molecular Simulation 42:1149-1156 (2016)10.1080/08927022.2015.1114180

Financement

• PI startup package CENTURI , 2021-26 Measuring and modeling soft living matter
• CENTURI 2023-2025, Understanding margination, from vessels to vascular networks