Société Française de Bioinformatique

URGENT

Description:

Ce projet de thèse interdisciplinaire vise à proposer de nouvelles approches informatiques pour analyser et améliorer les connaissances actuelles sur les cancers digestifs, maladies souvent diagnostiquées tardivement et aux solutions thérapeutiques limitées. Une stratification efficace des patients nécessite la compréhension la plus exhaustive possible des mécanismes biologiques impliquant des données biologiques hétérogènes (génomique, transcriptomique, protéomique, communication intercellulaire, épigénomique ...), étroitement interconnectées de façon hiérarchique, et des connaissances provenant de bases de données spécialisées. La modélisation et intégration de ces données hautement complémentaires et à forte combinatoire dans un système complexe est cruciale pour approcher la réalité biologique et améliorer la précision des connaissances sur les mécanismes mis en jeu. 

Dans ce contexte, les objectifs de ce projet sont de (1) modéliser les données biologiques à partir d’un multiplex (graphe multi-couches) hétérogène mixte avec le double avantage de représenter par niveau chaque type de données biologiques avec leurs interactions tout en prenant en compte les relations entre chaque niveau en fonction des différentes classes de pathologies, (2) proposer de nouvelles méthodes d'identification des voies de signalisation dérégulées basées par exemple sur la combinaison d'algorithmes de propagation de l'information et de détection de communautés dans chaque couche et entre elles afin d'utiliser au mieux toutes les topologies spécifiques à chaque type de données tout en permettant de les relier et (3) définir et implémenter des approches de visualisation pour faciliter l'interprétation interactive des résultats en plaçant le/la biologiste ou bioinformaticien·ne au centre du processus d'analyse des données. Ces développements informatiques seront appliqués à des données hétérogènes (exome, protéomique, transcriptomique..) produites par le BRIC à partir d’une cohorte de patients atteints de cancers digestifs (pancréas, foie et rectum). 

Encadrement:

Cette thèse est financée dans le cadre de la collaboration entre le BRIC (U1312) et le LaBRI et sera co-encadrée par Dr Elodie Darbo (BRIC et LaBRI), Pr Patricia Thébault (LaBRI) et Dr Marion Bouchecareilh (BRIC).

Pré-requis:

- Etudiant(e) en (ou titulaire d'un) master 2 de bioinformatique ou assimilé (ou informatique mais avec une forte inclination pour la biologie), disposant des compétences suivantes :
- Vos moyennes générales (~14) et classements (top 5) en M1 et M2 sont importants pour l'obtention de cette bourse.
- Connaissances en bioinformatique, (bio)statistique et biologie
- Maîtrise de l’environnement linux/unix
- Maîtrise du langage R et d’un langage de programmation (python, C, ...)
- Motivation pour évoluer dans un environnement pluridisciplinaire
- Rigueur et esprit de synthèse, ainsi que capacité à travailler en équipe.