Conférence des nouveaux professeurs - Printemps 2017

Les matériaux organiques et électroniques préparées par conception et synthèse moléculaire

Par Julian Chan, Professeur adjoint, Département de chimie et sciences biomoléculaires

Julian Chan

Résumé : Historiquement, les technologies optiques et électroniques ont principalement utilisé des matériaux inorganiques tels le silicium et d’autres semi-conducteurs à base de métaux. Toutefois, au cours des dernières décennies, nous avons vu l’introduction et la prolifération de matériaux organiques fonctionnels (à base de carbone) dans les applications optoélectroniques (par ex. les écrans de téléphone cellulaires flexibles). Le domaine de l’électronique organique, ou de « l'électronique plastique », existe à la croisée de la chimie organique, la synthèse de polymères, la science des matériaux et l’ingénierie des dispositifs. Ici, on débute par la conception sur papier de molécules organiques possédant vraisemblablement certaines caractéristiques voulues, qui seront ensuite préparées en laboratoire via la synthèse chimique, et finalement évaluées pour leurs propriétés physiques. Le degré élevé de contrôle sur les structures moléculaires précises offert par la synthèse organique permet de peaufiner les propriétés globales des matériaux de manière rationnelle. Dans cette présentation, nous discuterons de nos travaux en cours qui portent sur les émetteurs organiques et les semi-conducteurs π-conjugués à base de sulfonamides.

Biographie : Julian Chan a obtenu un BSc. en chimie (2005) de l'Université de l'Illinois à Urbana Champaign, et un PhD en chimie organique (2010) de MIT. Ses recherches doctorales sous la supervision du Prof. Timothy Swager impliquaient la synthèse et la caractérisation de de macrocycles organiques et de polymères π-conjugués ayant des propriétés optoélectroniques uniques. Suite à des stages postdoctoraux consécutifs à l'Université de Californie, Berkeley (2010-2012) et dans la division des matériaux organiques du Centre de recherche IBM Almaden (2012-2015), le Dr. Chan s’est joint à l’Université d’Ottawa en tant que Professeur adjoint en juillet 2015. Ses recherches actuelles portent sur la conception, la synthèse et l’exploration de nouvelles structures moléculaires pouvant être utilisées en tant que matériaux organiques électroniques fonctionnels.


Retour vers le future: voyage dans le temps et l’espace via le récepteur de l’acétylcholine

Corrie DaCosta

Par Corrie daCosta, Professeur adjoint, Département de chimie et sciences biomoléculaires

Résumé : Un groupe de scientifiques de l’Université d’Ottawa remontent dans le temps lorsqu’une de leurs expériences tourne mal. Voyageant dans le temps, les scientifiques rencontrent des versions ancestrales de leurs protéines bien-aimées, ce qui les aide à découvrir les origines profondes de la diversité structurelle et fonctionnelle de leur protéine moderne.

Biographie : Corrie a obtenu son PhD en Biochimie à l’Université d’Ottawa, où il a étudié dans le laboratoire de John Baenziger à la Faculté de Médecine. Lors de ses études doctorales, il a examiné les interactions entre lipides et protéines en utilisant des méthodes spectroscopiques variées. Il a ensuite entamé un stage postdoctoral dans le laboratoire de Steven Sine à la Clinique Mayo à Rochester, au Minnesota, où il a utilisé une technique nommée le patch-clamp afin d’étudier les interactions entre les médicaments et leurs récepteurs à l’échelle de la molécule unique. Il s’est joint au Département de chimie et sciences biomoléculaires en juillet 2015, après quoi il a débuté son travail sur une machine à remonter dans le temps pour les protéines.


Les chaînes de Markov mélangeantes en physique, statistique et informatique

Par Aaron Smith, Professeur adjoint, Département de mathématiques et statistique

Aaron Smith

Résumé : Les chaînes de Markov et certains processus aléatoires fortement reliées apparaissent sous plusieurs formes et dans plusieurs domaines. Ces processus sont particulièrement importants en tant que modèles fondamentaux en physique statistique, comme algorithmes en informatique, et dans les deux formes à travers la statistique. Dans tous ces contextes, une quantité nommée le « temps de mélange » des chaînes de Markov nous fournit des renseignements importants – de la température au point de congélation d’un liquide en physique statistique, à l’efficacité d’un algorithme en informatique. Dans cette présentation, je vais offrir un bref survol de l’historique des problèmes de « temps de mélange », en mentionnant certaines de mes contributions ainsi que mes intérêts actuels.

Biographie : Aaron vient de Toronto, et a complété ses études sous-graduées en mathématiques à l’Université Queens à Kingston. Il a déménagé aux États-Unis afin d’étudier les chaînes de Markov à l’Université Stanford sous la supervision de Persi Diaconis, expert en temps de mélange et en brassage des cartes. Ensuite, il a effectué un court stage postdoctoral à l’Université Brown, où il a étudié des problèmes en physique statistique avec Kavita Ramanan, avant de rentrer au Canada en 2013. Après un an de travail pour le gouvernement fédéral, il s’est joint à l’Université d’Ottawa en tant que Professeur adjoint en 2014.

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