News - Thesis announce

Date : Dec. 20, 2019, 2 p.m. - GRAVOUIL Kevin - Amphi Bruno Garcia

Modélisation de séquences et reconstruction non supervisée de génomes microbiens à partir de données métagénomiques

La reconstruction de génomes depuis les donner métagénomiques permet d'appréhender la biologie des environnements à l'echelle du génome comme à celle de la communauté. Cette reconstruction peut se reposer sur le binning non supervisé. Cette méthode s'articule en deux phases : la modélisation des données et leur clustering. Tout d'abord, nous nous sommes intéressés aux outils existants et leur limites. Nous proposons ensuite deux algorithmes pour modéliser de manière non supervisée les données et pour l'extraction de clusters.

 

Composition du jury :
- Christine Gaspin, DR, UR 875 MIAT, INRA Toulouse, rapportrice
- Timothy Vogel, Pr, UMR 5005 AMPÈRE, Université de Lyon, rapporteur
- Pierre Peterlongo, CR, GenScale, INRIA Rennes, rapporteur
- Engelbert Mephu Nguifo, Pr, UMR 6158 LIMOS, Université Clermont Auvergne, examinateur
- Marie Pailloux, MCU, UMR 6158 LIMOS, Université Clermont Auvergne, examinatrice
- Didier Debroas, Pr, UMR 6023 LMGE, Université Clermont Auvergne, co-directeur de thèse

- Eric Peyretaillade, HDR, UMR 6023 LMGE, Université Clermont Auvergne, co-directeur de thèse.