Project-descriptions

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

Léa Kaufmann

sept. 1, 2023 Doctorat

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

Nicolas Jacquin

janv. 1, 2023 Maîtrise

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

Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture

sept. 1, 2022 Doctorat

Utilisation de modèles de diffusion d’apprentissage profond pour débruiter les données de séquençage d’ARN à faible couverture

Cibler la chimiorésistance dans les cancers du sein triple négatifs

Ann-Sophie Gironne, co-direction avec Geneviève Deblois

mai 1, 2022 Maîtrise

Cibler la chimiorésistance dans les cancers du sein triple négatifs

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

Tom MacDougal, co-direction avec Anne Marinier

mai 1, 2019 Maîtrise

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

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, co-direction avec Sylvie Mader

janv. 1, 2019 Maîtrise

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)

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, co-direction avec Brian Wilhelm

janv. 1, 2019 Maîtrise

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