Méthode d'apprentissage profond pour l'analyse génomique des cancers canins comme modèles des cancers humainsCollaboration avec un Consortium International (DoGA) pour l'obtention de données de séquençage- Présentation des travaux envisagés et des méthodes employées- Description des objectifs et de l'intérêt de la collaboration- Communication sur les avancées au cours du projetÉlaboration de modèles de prédiction du niveau d'expression des gènes- Veille scientifique et bibliographie- Mise en place d'un outil de Deep Learning développé en Python- Utilisation d'un serveur de calcul (CPU, GPU) et de la solution SLURM sous l'environnement Linux- Mise en place de méthode de détection de variants provoquant la dérégulation des gènes impliqués en cancérologieCommunication des travaux réalisés- Création et présentation de Posters lors de congrès scientifiques- Keynotes speaker lors de congrès nationaux et internationaux- Rédaction d'article pour la presse scientifiqueMissions d'enseignement en biostatistiques (Animation de TP)- Introduction aux biostatistiques auprès d'étudiants en Licence de biologie - Apprentissage statistique pour le Master de biologie- R avancé pour l'analyse de données en Master de Bioinformatique

Classification et caractérisation génétique des cancers- Veille scientifique et bibliographie- Acquisition des notions et concepts de la génomique- Mise en place d'un outil de Deep Learning appliqué à la génomique- Optimisation des scripts composant l'outil

Traitement informatique et études statistiques des données zootechniques. - Mise en place d'un Dashboard (RShiny) de suivi de performance- Valorisation des données de production- Rédaction de compte-rendu

Animation de TP autour de l'utilisation du tableur LibreOffice Calc pour des étudiants de licence