proposition de sujet de thèse - ED 393

PROPOSITION DE THESE
SIGLE ET NOM DU LABORATOIRE : INSERM UMRS 872, EQUIPE 7 « NUTRIOMIQUE »
NOM DE L’EQUIPE : NUTRIOMIQUE
ADRESSE : 15, RUE DE L’ECOLE DE MEDECINE, 75006 PARIS
TITRE DE LA THESE : METHODES DE CLASSIFICATION ET CALCUL DE COUVERTURE DE MARKOV POUR L’IDENTIFICATION DE
CIBLES A PARTIR DE DONNEES POST-GENOMIQUES : APPLICATION A LA GENETIQUE DE L'OBESITE
DIRECTEUR DE THESE : PR JEAN-DANIEL ZUCKER
CO-ENCADRANT EVENTUEL : DR BLAISE HANCZAR
EQUIPE : INSERM UMRS 872, EQUIPE 7 « NUTRIOMIQUE »
PRESENTATION DU SUJET
Les puces à ADN (ou biopuces) permettent de mesurer l'expression de plusieurs milliers de gènes simultanément à
travers différentes conditions expérimentales. L'une des principales approches d'analyse sont les méthodes de
classification qui consistent à regrouper les gènes ayant un comportement similaire sur l'ensemble des conditions
expérimentales ainsi que les approches de prédiction à partir de données puces. Ainsi de nombreux algorithmes
comme les SVM, les forêts d’arbres aléatoires, les arbres de décisions, etc. permettent dans un certain nombre de
domaines d’applications de produire des classeurs dont les performances en généralisation sont bonnes. C’est le cas
notamment sur des données produites par l'équipe Nutriomique de l’unité INSERM UMRS UPMC/U872 Eq7
correspondant à des cinétiques au départ, pendant et après un régime hypocalorique.
Dans le cadre de plusieurs projets ANR et européens, l’équipe NUTRIOMIQUE a accès à des données de patients
obèses qui sont suivis pendant plusieurs mois lors de régimes. Malgré un traitement identique, on constate que les
patients ne réagissent pas de façon identique au régime. Certain perdent peu de poids, d'autres perdent beaucoup
de poids mais le reprennent après le régime, d'autre encore perdent beaucoup de poids et n'en reprennent pas
après le régime. A chaque étape du traitement, l'expression des gènes des patients sont mesurées. Le laboratoire
essaie d'identifier une signature dans l'expression de gènes en fonction de la réponse au régime.. Parmi les gènes
qui sont utiles à la prédiction comment les organiser, les grouper pour identifier des cibles potentielles ? L’objectif
de cette thèse sera d'étudier un aspect clefs liés à la construction des classeurs : la sélection et l’organisation des
variables (les gènes) dans les modèles prédictifs et ce pour l’identification de groupes de cibles.
La dimension originale de la recherche se situera dans la définition des modèles de prédiction. On s’intéressera
notamment à la sélection de variables (ici de gènes) qui permet d’ouvrir des pistes quant à l’identification de cibles
à partir des résultats de classification.
PRE REQUIS DEMANDE, FORMATION : bonnes connaissances médicales, connaissances de statistique et modélisation,
ainsi que de programmation dans des environnements statistiques et/ou des langages génériques ; une expérience
antérieure dans l’analyse du transcriptome serait un avantage.
EXISTE-T-IL UN CANDIDAT POUR CETTE THESE OUI NON
NOM DU CANDIDAT :
CURSUS : MASTER IBM
FINANCEMENT ENVISAGE POUR CETTE THESE OUI NON
DEMANDE D’ALLOCATION DE RECHERCHE OUI NON
AUTRE FINANCEMENT
CONTACT POUR CE SUJET : PR. JEAN-DANIEL ZUCKER
EMAIL : [e-mail]
TELEPHONE : [phone]
SPECIALITE DE LA THESE
EPIDEMIOLOGIE
BIOSTATISTIQUE MODELISATION
EPIDEMIOLOGIE (CLINIQUE)
INFORMATIQUE MEDICALE
AUTRES (PRECISER) : BIOINFORMATIQUE