Doctorat

Utilisation de profils d'expression géniques pour la prédiction d'activité biologique de composés

Léa Kaufmann

sept. 1, 2023 Doctorat
Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture

Carl Munoz

sept. 1, 2022 Doctorat
Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture
Amélioration de la spectrométrie de masse peptidique par l’apprentissage profond

Jérémie Zumer

sept. 1, 2018 Doctorat
Amélioration de la spectrométrie de masse peptidique par l’apprentissage profond
Développement de systèmes automatiques d’évaluation du risque en leucémie myéloïde aiguë à partir de données d’expression de gènes

Léonard Sauvé

sept. 1, 2018 Doctorat
Développement de systèmes automatiques d’évaluation du risque en leucémie myéloïde aiguë à partir de données d’expression de gènes
Améliorer le processus de découverte de médicaments - Utilisation de l'inférence bayésienne pour l'analyse des expériences dose-réponse

Caroline Labelle, co-direction avec Anne Marinier

mai 1, 2018 Doctorat
Améliorer le processus de découverte de médicaments - Utilisation de l'inférence bayésienne pour l'analyse des expériences dose-réponse
Le modèle Factorized Embeddings : vers un atlas cellulaire basé sur les données de séquençage

Assya Trofimov, co-direction avec Claude Perreault

mai 1, 2018 Doctorat
Le modèle Factorized Embeddings : vers un atlas cellulaire basé sur les données de séquençage
Le protéome non canonique peuple de manière unique le protéome ou l'immunopeptidome

Maria Virginia Ruiz Cuevas, co-direction avec Claude Perreault

janv. 1, 2018 Doctorat
Le protéome non canonique peuple de manière unique le protéome ou l'immunopeptidome