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Dernière mise à jour : Mai 2018

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UMR_GENIAL

Proposition Thèse Cifre LNE

Proposition Thèse Cifre LNE
Développement de méthodes analytiques pour l’identification et quantification de substances non-intentionnellement ajoutées dans l’emballage alimentaire en vue de leur évaluation sanitaire

Le projet Cifre porté par le laboratoire national de métrologie et d’essai (LNE) s’inscrit dans le
cadre de l’Unité Mixte Technologique (UMT) SAFEMAT. L’objectif de cet UMT est le
développement de méthodes pour l’évaluation de la sécurité chimique et la gestion de risque des
matériaux et emballages en contact avec les aliments, cosmétiques ou produits
pharmaceutiques.

Les matériaux d’emballage polymères ne sont pas totalement inertes envers leurs contenus et
les interactions contenant/contenu sous forme de transfert de masse doivent être gérées. Les
matériaux polymères peuvent contenir un certain nombre de molécules intentionnelles
provenant des adjuvants technologiques ou des monomères de polymérisation, et des molécules
non-intentionnelles issues de contaminations extérieures et/ou issues des produits de
dégradation du matériau. Il est d’une importance cruciale pour la gestion du risque de connaître
ces contaminants potentiels, de détecter leur présence et d’identifier leurs origines. La grande
diversité de molécules possibles pose un très grand défi à la chimie analytique.

Le projet s’appuie sur plusieurs travaux de recherche antérieurs des partenaires concernant
l’identification et la quantification des composés présents dans des matériaux d’emballage et la
construction de bases de données correspondantes.

L’objectif est le développement de méthodologies d’analyse chimique non-ciblées par des
méthodes d’empreinte en utilisant des techniques de traitement de données évoluées inspirées
de la métabolomique. Ces méthodes devront être transférés vers l’industriel pour lui permettre
de les intégrer dans ses routines d’analyse de qualité et de sécurité de matériaux commerciaux
et en cours de développement au contact des aliments, cosmétiques ou pharmaceutiques.

Practical aspects :

La thèse sera codirigée par l’UMR GENIAL (INRA/AgroParisTech/Université
of Paris-Saclay) et le LNE porteur de la bourse Cifre. La durée de la thèse sera de 3 ans, elle sera
inscrite dans l’école doctorale ABIES, faisant partie du collège des écoles doctorales de
l’Université Paris Saclay. Le travail sera effectué dans les laboratoires de l’UMR GENIAL et du
LNE. Les deux laboratoires sont localisés en banlieue sud de Paris.

Qualifications :

Le/La candidat(e) aura un diplôme de Master 2 ou un diplôme d’ingénieur,
préférentiellement dans le domaine de chimie analytique. Des connaissances en spectrométrie
de masse et dans des technologies de traitement de données (chimiométrie) seront
indispensables. Le/La candidat(e) devra parler couramment français et pratiquer couramment
l’anglais (mini TOEIC 750).
Des expériences dans un projet de recherche en chimie analytique et des participations dans des
évènements scientifiques ou la participation à la rédaction d’articles scientifiques seront
particulièrement appréciées.

Contact : Les candidats sont invités d’envoyer leur CV et lettre de motivation à Sandra Domenek,
UMR GENIAL: sandra.domenek@agroparistech.fr

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