Magali Champion – Postdoctorat en statistiques à l`Université test

Magali Champion
Postdoctorat en statistiques à l’Université test
ourwhuhrw Paris Descartes
23 rue du Bousquet
65310 LALOUBERE
FRANCE
H+33 684984596
Bmagali.c[email protected]
ÍEn (re)construction
Née le 11/08/1988 à Plœmeur (56)
Situation professionnelle
Mai 2016-... Post-doctorat,Laboratoire MAP5, Université Paris Descartes, France.
Recherche encadrée par Etienne Birmelé dans le cadre du projet LIONS.
Avril 2015 -
Avril 2016
Post-doctorat ,Stanford Center of Biomedical Informatics Research, Stanford University, USA.
Recherche effectuée au sein de l’équipe dirigée par Olivier Gevaert.
2014-2015 Attachée Temporaire d’Enseignement et de Recherche à temps partiel ,INSA de
Toulouse.
2011-2014 Doctorante contractuelle en charge d’enseignements ,Institut de Mathématiques de
Toulouse, Université Paul Sabatier, Toulouse.
Diplômes et Etudes
05/12/2014 Doctorat de Mathématiques Appliquées ,Institut de Mathématiques de Toulouse, Univer-
sité Paul Sabatier, Toulouse.
◦Titre : Contribution à la modélisation et l’inférence de réseaux de régulation de gènes.
◦Thèse co-encadrée par l’unité Mathématiques et Informatique Appliquées de l’INRA de Toulouse.
◦ Directeurs de thèse : Sébastien Gadat (IMT), Christine Cierco-Ayrolles et Matthieu Vignes (MIAT).
◦Rapporteurs : Catherine Matias et Etienne Birmelé.
◦ Jury : Etienne Birmelé, Christine Cierco-Ayrolles, Sébastien Gadat, Fabrice Gamboa, Catherine
Matias et Nicolas Vayatis.
2011 Master 2 recherche Mathématiques Appliquées,Université Paul Sabatier, Toulouse.
Spécialité Probabilités et Statistiques. Mention Bien.
◦ Cours suivis : Convergence de Mesures de Probabilités, Grandes Déviations et Concentration de la
Mesure, Calcul Stochastique, Modélisation Statistique, Apprentissage Statistique : de la Théorie aux
Applications, Graphes Aléatoires et Optimisation Combinatoire, Théorie Ergodique et Modélisation
déterministe et stochastique des systèmes complexes.
◦ Stage de recherche de Master 2 (4 mois) effectué au sein de l’unité BIA (Biométrie et Intelligence
Artificielle) de l’INRA de Toulouse, encadré par Christine Cierco-Ayrolles, Sébastien Gadat et Matthieu
Vignes.
2010 Master 1 Mathématiques Fondamentales,Université Paul Sabatier, Toulouse.
Mention Bien.
2009 Licence Mathématiques Fondamentales,Université Paul Sabatier, Toulouse.
Mention Bien.
2008 Admise à l’école d’ingénieur ENSEIRB , refus en vue de suivre un cursus mathématique à
l’Université Paul Sabatier.
2006-2008 Classes Préparatoires aux Grandes Ecoles MPSI et MP,Lycée Louis Barthou, Pau.
2006 Baccalauréat série S option SVT spécialité mathématiques ,Lycée Théophile Gautier,
Tarbes, Mention Très Bien, option européenne espagnole.
Activités de recherche
Domaine de recherche
◦Apprentissage statistique , grande dimension, parcimonie, régression linéaire, algorithmes
de Boosting, Lasso, apprentissage multi-tâches.
◦Optimisation convexe, algorithmes génétiques.

◦Biologie computationnelle , inférence de réseaux de régulation de gènes, données multi-
omiques, traitement du cancer.
Publications et pré-publications
2016 [5] M. Champion, K. Brennan & O. Gevaert. Pancancer module analysis captures major oncogenic
pathways and identifies master regulator of immune response. Soumis à Nature Methods.
[4] R. Dubey, A. Lebensohn, Z. Bahrami-Nejad, C. Marceau, M. Champion, O. Gevaert, B. I.
Sikic, J. Carette & R. Rohatgi. The SWI/SNF chromatin-remodeling complex controls multi-drug
resistance through transcriptional regulation of the ABCB1 drug efflux pump. A paraître dans
Cancer Research.
2015 [3] M. Champion, V. Picheny & M. Vignes. Inferring high-dimensional Directed Acyclic
Graphs using `1 -penalized likelihood: consistency and algorithms. https://hal.inria.fr/ hal-
01172745/document.
[2] M. Champion, G. Chastaing, S. Gadat & C. Prieur. L2 -Boosting for sensitivity analysis with
dependent inputs. Statistica Sinica 25:1477-1502, 2015.
2014 [1] M. Champion, C. Cierco-Ayrolles, S. Gadat & M. Vignes. Sparse regression and support
recovery with L2 -Boosting algorithms. Journal of Statistical Planning and Inference, 155(C) :18-
40, 2014.
R-package
2016 [7] AMARETTO (M. Champion, C. Planey & O. Gevaert): AMARETTO a multi-omics data
fusion for cancer data. En cours de finalisation.
[6] A hybrid genetic algorithm for learning DAGs (M. Champion, V. Picheny & M. Vignes). En
cours de finalisation.
Présentation à des congrès internationaux
2016 Keystone symposia on Molecular and Cellular Biology: The Cancer Genome “Pancancer module
analysis captures major oncogenic pathways and identifies master regulator of immune response”,
Banff, Canada, 7 Février.
2015 14th Annual International Conference on Critical Assessment of Massive Data Analysis “Multi-
omics data fusion for cancer data”, présenté par Olivier Gevaert, Dublin, Irlande, 10 Juillet.
2014 SIAM Conference on Uncertainty Quantification “ L2 -Boosting on Generalized Hoeffding Decom-
position for Dependent Variables - Application to Sensitivity Analysis”, Savannah, Etats-Unis, 31
Mars.
2011 NIPS Workshop Machine Learning for Computational Biology, poster: “An L2 -Boosting algorithm
for sparse multivariate regression: application to gene network recovery”, Sierra Nevada, Espagne,
17 Décembre.
Présentation à des congrès nationaux
2016 Stanford Cancer Institute Trainees Symposium “Pancancer module analysis captures major
oncogenic pathways and identifies master regulator of immune response”, Stanford, 23 Février.
2015 Seminar StatMathAppli 2015 “Multi-omics data fusion for cancer data”, Fréjus, 31 Août.
2013 Seminar StatMathAppli 2013 “Convex optimization for learning Gene Regulatory Network”,
Fréjus, 3 Septembre.
45ème Journées de Statistique de la SFDS : “Résultats sur les algorithmes de L2-Boosting pour
les régressions parcimonieuses”, Toulouse, 27 Mai.
Présentation à des séminaires et groupes de travail
◦ “Identification of deregulated transcription factors in bladder cancer”: 14/10/16 au colloque
Cartable de Toulouse.
◦ “AMARETTO: a multi-omics data integration framework”: 21/01/16 à l’Université Stanford,
25/09/15 webtalk pour le Cancer Target Discovery Network.
◦ “Sparse regression and optimization in high-dimensional framework: application to Gene
Regulatory Netowrks”: 17/03/15 à l’INRIA de Lille, 06/11/14 à l’Université de Nantes, 07/10/14
à l’Université Toulouse I Capitole.

◦ “Statistical causal inference of Gene Regulatory Networks using l1 -penalized likelihood”:
10/03/15 à l’INRA de Jouy-en-Josas.
◦ “An hybrid convex/greedy algorithm for learning DAG”: 16/06/14 à l’Université de Strasbourg,
20/03/14 au colloque MIA d’Ecully.
◦ “Convex optimization for learning Gene Regulatory Network”: 12/09/13 au groupe de travail
NETBIO à Paris, 14/06/13 à l’INRA de Toulouse.
◦ “Résultats sur les algorithmes de L2 -Boosting pour les régressions sparses : cadre formel et
extensions à la situation multivariée”: 04/02/13 à l’INRA de Montpellier.
Autres
2015-2016 Membre du réseau Cancer Target Discovery CTD2.
2012-2015 Membre du réseau méthodologique MIA “Inférence de réseaux biologiques” NETBIO.
Enseignement, administration et vulgarisation mathématique
Description des enseignements
2014-2015 Enseignement en première année (42,5h) ,INSA, Toulouse, Travaux Dirigés d’analyse :
nombres complexes, polynômes, suites numériques réelles, étude de fonctions (limites, continuité,
dérivabilité), intégration, équations différentielles.
2013-2014 Enseignement en L1 Sciences de la Nature (48h) ,Université Paul Sabatier, Toulouse,
Cours-TD de mathématiques : probabilités, tests statistiques, étude de fonctions (limites,
continuité, dérivabilité), intégration, équations différentielles.
2012-2013 Enseignement en L1 Sciences Fondamentales et Appliquées (60h) ,Université Paul
Sabatier, Toulouse, Cours-TD de mathématiques : nombres complexes, polynà´mes, étude
de fonctions (limites, continuité, dérivabilité), intégration, équations différentielles linéaires à
coefficients constants et non constants.
2011-2012 Enseignement en première année (64h) ,IUT d’informatique, Toulouse, TD de Probabilités
et Statistiques et TP sous Maple : statistique descriptive, combinatoire, probabilités discrètes,
intervalles de confiance, tests d’hypothèses.
Encadrement de stages
10-12/2015 Encadrement de deux groupes de stagiaires en Master à l’Université Stanford sur le thème “Data
fusion for predicting cancer survival project”.
06-08/2015 Co-encadrement d’un stage d’un lycéen dans le cadre du programme Stanford Institutes of
Medicine Summer Research.
Responsabilités collectives
2012-2015 ◦Représentante des doctorants au conseil de l’IMT et de l’unité MIAT.
◦Représentante des doctorants de l’unité MIAT à l’école doctorale MITT.
Diffusion de la culture scientifique
2011-2014 ◦ Encadrement de lycéens pour leur faire découvrir la recherche lors de stages Hippocampes et
Jeunes Talents Mathématiques.
◦ Promotion de la place des femmes en science : participation à la journée “filles et mathématiques
: une équation lumineuse”.
◦ Intervention au lycée Raymond Naves à Toulouse dans le cadre de la semaine de l’orientation.
Compétences
Informatique
Mathématiques R et Matlab. Bases de Python, SAS et Maple.
Autres L
A
T
E
X, Open Office, html, Linux.
Langues
Français (langue maternelle), Anglais (courant), Espagnol (courant), Allemand (niveau collège).