Sujet de thèse avec financement

 Apprentissage · Thèse  · 24 mois (renouvelable)    Bac+5 / Master   Université de Sherbrooke, QC, Canada · Sherbrooke (Canada)

 Date de prise de poste : 2 septembre 2024

Mots-Clés

Abre consensus super-arbre bio-informatique algorithme théorie des graphes complexité

Description

Les réseaux phylogénétiques sont des outils essentiels pour représenter les relations évolutives complexes entre les espèces, notamment lorsque des événements comme le transfert horizontal de gènes, l'hybridation et la recombinaison doivent être pris en compte. Contrairement aux arbres phylogénétiques traditionnels, les réseaux phylogénétiques peuvent mieux capturer ces complexités. Cependant, la création d'un réseau phylogénétique consensus, qui combine les informations de plusieurs arbres phylogénétiques individuels, pose des défis computationnels importants. L'objectif de ce mémoire est de développer un algorithme efficace pour générer un réseau phylogénétique consensus, intégrant de manière optimale les différentes histoires évolutives des gènes.

 

Objectifs :

  1. Développer un algorithme efficace pour la construction de réseaux phylogénétiques consensus à partir de multiples arbres phylogénétiques individuels.
  2. Évaluer la performance de l'algorithme en termes de précision, d'efficacité computationnelle et de robustesse face à des données évolutives complexes.
  3. Implémenter l'algorithme dans un outil logiciel accessible et gratuit pour la communauté scientifique.

 

En collaboration entre le Canada et le Japon.

Candidature

Procédure : Procédure : contacter Nadia.Tahiri@USherbrooke.ca Les personnes candidates intéressées sont invitées à soumettre les documents suivants : • CV • Relevés de notes • Lettres de recommandation

Date limite : 1 septembre 2024

Contacts

Nadia Tahiri

 NaNOSPAMdia.Tahiri@USherbrooke.ca

 https://tahirinadia.github.io/

Offre publiée le 23 juin 2024, affichage jusqu'au 1 septembre 2024