Mūsų hostingo komanda EA2656, GRAM 2.0 (karinės adaptacijos tyrimų grupė) yra unikali komanda, dvivietis cotutal tarp Caen ir Rouen universitetų. Ji yra federacijos Hospitalo-Universitaire (FeNOMIH), jungiančios bakteriologijos, virusologijos, parazitologijos/mikologijos, ligoninių higienos ir infectiology paslaugas Caen ir Rouen CHU, dalis. GRAM 2.0 komanda turi 2 nacionalinius informacijos centrus užkrečiamosiomis ligomis (t. y. tymų, kiaulytės, raudonukės, ŽIV). Todėl ji turi daug išteklių, kad galėtų veiksmingai įgyvendinti DynaMic-H projekto tikslus. Be šio turto, įtraukti į šį projektą UFR Santé Caen ir Rouen bendrosios medicinos departamentus, dalyvaujančius atrankos ir duomenų rinkimo pirminės sveikatos priežiūros srityje. Tai sveikatos priežiūros specialistų tinklas, bendraujantis su plačiąja visuomene, labai vertingas apibūdinti patogenų įsigijimo pirminės sveikatos priežiūros srityje kontekstą.DinaMic-H projektas remiasi integruotu požiūriu į infekcinę patologiją, atsižvelgiant į mikrobiomų pusiausvyros pokyčių dinamikos įtaką. Šios mikrobų rūšių bendruomenės kolonizuoja mūsų organizmą visą gyvenimą. Jie labai sąveikauja su mūsų fiziologine veikla, ypač su imuninėmis, medžiagų apykaitos ir neuro-kognityvinėmis sistemomis. Šis mokslinių tyrimų projektas orientuotas į žmogaus mikrobiomą (arba mikrobiotą), kuris apibrėžiamas kaip visos bakterijos, virusai, grybai ir kiti mikroorganizmai, esantys įvairiuose mūsų organizmo skyriuose ar ekologinėse nišose. DynaMic-H projektu siekiama ištirti mikrobiomas ir jų sąveiką su virusinėmis ir bakterinėmis infekcijomis. Dėl GRAM 2.0 narių kompetencijos sričių pagrindinis komponentas yra burnos ir ryklės kvėpavimo mikrobiomas, taip pat apima du bandomuosius tyrimus, apimančius enterinį skyrių ir šlapimo/makšties skyrių. Pavyzdžiai bus atrinkti ir paruošti didelės debitų metatrakriptominiam sekos nustatymui be a priori optimizuotos mišrios optimizuotos (ilgos sekos ir trumposios Nanopore ir Illumina technologijos), leidžiančios bioinformatika analizuoti mikrobų genų gausą ir funkcinę ekspresiją. Daugialypė didelio srauto duomenų analizė padės nustatyti profilius, susijusius su išbandytais kintamaisiais. Jie bus grindžiami bioinformatikos vamzdynais, sukurtais ir jau prieinamais, pritaikytais skaičiavimo ir saugojimo pajėgumais, prieinamais vietoje, taip pat jau turimomis bandomųjų projektų ir bendradarbių transkriptomijomis ir (meta)genomika.