Les techniques d’exploration du vivant à haut débit et à bas coût, apparues au cours des années 2000, portèrent beaucoup d’espoirs en termes d’innovations médicales et pharmacologiques. Elles nécessitèrent également un changement de paradigme dans l’approche de la recherche médicale. Les sciences du vivant durent soudainement manipuler des données complexes, à haut contenu et à haut débit.
C’est dans ce contexte que j’ai développé mon expérience en analyse de donnée. Ce fut une formidable source d’opportunités pour moi.
Celle d’inventer des méthodes originales d’analyse, d’adapter les méthodes classiques de data-minage pour des données nouvelles, d’aider les chercheurs à apprivoiser leurs données et à concevoir des expériences utilisant ces nouvelles approches.
Et cela dans un cadre aussi motivant et exigeant que peut l’être celui de la recherche pharmacologique.
"Les faits sont têtus. Il est plus facile de s'arranger avec les statistiques.""
Mark Twain
tests,régressions, analyse de variance, validations de modèles, calculs d’échantillonnages.
Rédaction de SAP, suivi d'études cliniques, collaboration avec des CRO.
Crétion de pipe-line d'analyse. Utilisation de méthodes prédictives (HMM, forèts aléatoires, SVM,...) et de clustering.
Identifications. Création, évaluation des performances de modèles diagnostics & pronostics, RNA-seq
Mise ne place de méthode de représentation et de manipulation de données web (Shiny)
J'hebèrge différents services sur mon propre serveurs, et ai donc des notions de l'administration d'un système linux
Genomic vision propose pour les tests diagnostics une technologie originale, le peignage moléculaire, permettant de visualiser directement les altérations de l'ADN
- Création d'une méthode de détéction de mutations pour des données de peignage moléculaire.
- Recherche de biomarqueurs (cancer du sein).
- Suivi d'étude clinique (HPV).
- Etude techniques.
- Conseil au marketing (projet de Gene editing)
Enterome est une stat-up travaillant sur le microbiote intestinal, et sur les maladies liées (NASH, Chron). Elle utilise des données de séquençage DNAseq de l'écosystème microbien.
- Recherche de biomarqueurs (Chron).
- Etude techniques dans le cadre d'un marquage CE-IVD.
Intervention Dans le cadre d'un projet ANR ayant pour projet d'utiliser le RNAseq afin de comprendre la dynamique d'un écosytème fromager au cours de l'affinage.
- Analyse de données métatranscriptomique issues d’un écosystème alimentaire
- Méthode de séléction de gènes en grande dimension
- Modéle (EDO) de devellopement
- Mise en place d’un projet de séquençage
(Stage) | L'équipe Biomic (ciRTSV/BGE) propose une technologie d'analyse cellule à cellule, utilisée dans le cadre de screening haut-debit afin de trouver des maruqeurs tumoreaux.
- Mise en place d’une méthode d’analyse statistique des données issues d’une technologie de puces à cellules
- Analyse d'image
Échantillonnage, estimation, théorie des tests, calcul de vraisemblance (TD)
Apprentissage de R, régression, ANOVA, ANCOVA, Méthodes de clustering, ACP (TP)
Université des sciences de Nantes
Université des sciences de Nantes