Projets

Développement d’un réseau de neurone entrainé à partir de tables de k-mer pantranscriptomique pour applications en RNA-Seq

Nicolas Jacquin

Mise en place d’une approche pour exploiter les données du projet LINCS afin de caractériser de petites molécules pour le développement de médicament

Laurianne Paquette

Amélioration de la spectrométrie de masse peptidique par l’apprentissage profond

Jérémie Zumer

Améliorer le processus de découverte de médicaments : utilisation de l'inférence bayésienne pour l'analyse des expériences dose-réponse

Caroline Labelle

Apprentissage de la représentation moléculaire par paires pour une prédiction de propriété améliorée et explicable

Tom MacDougal

Développement de systèmes automatiques d’évaluation du risque en leucémie myéloïde aiguë à partir de données d’expression de gènes

Léonard Sauvé

Identification de cibles thérapeutiques potentielles dans la LMA grâce à l'intégration des données génomiques et des résultats de criblage de petites molécules

Safia Safa-tahar-henni

Le modèle Factorized Embeddings : vers un atlas cellulaire basé sur les données de séquençage

Assya Trofimov

Le protéome non canonique peuple de manière unique le protéome ou l'immunopeptidome

Maria Virginia Ruiz Cuevas

Étude des mécanismes de régulation transcriptionnelle impliqués dans l’hétérogénéité du cancer du sein au moyen de données de séquençage d’ARN de cellules uniques (scRNA-seq)

Marjolaine David