Magali Champion – Postdoctorat en statistiques à l`Université test
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Magali Champion Postdoctorat en statistiques à l’Université test ourwhuhrw Paris Descartes 23 rue du Bousquet 65310 LALOUBERE FRANCE H +33 684984596 B [email protected] Í En (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 - Post-doctorat, Stanford Center of Biomedical Informatics Research, Stanford University, USA. Avril 2016 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, Université 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 multiomiques, 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/ hal01172745/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):1840, 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 “Multiomics data fusion for cancer data”, présenté par Olivier Gevaert, Dublin, Irlande, 10 Juillet. 2014 SIAM Conference on Uncertainty Quantification “L2 -Boosting on Generalized Hoeffding Decomposition 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 LATEX, Open Office, html, Linux. Langues Français (langue maternelle), Anglais (courant), Espagnol (courant), Allemand (niveau collège).
