Équipe de l'observatoire des AVCs :Membre de l'observatoire des AVC, je suis en charge de l'analyse de la pratique et de la prise en charge médicale du patient à travers les régions Aquitaine et désormais Nouvelle Aquitaine. Plus précisément, les différents centres (hôpitaux, cliniques...) de la région nous donnent des informations sur la façon dont ils gèrent les AVC qui arrivent et pour chaque hôpital et territoire nous analysons leurs pratiques (délai de réponse, quel type de médicaments, combien, quelles techniques...). Le but de cet observatoire est de représenter la pratique dans la région et de remonter l'information aux centres pour leur montrer leur pratique et pour qu'ils mettent en place des améliorations pour avoir une prise en charge médicale plus efficace du patient.Parce que le temps est important dans le traitement des AVC et que l'amélioration de chaque partie des soins médicaux peut aider le patient à se rétablir et à sauver des vies.Dans le cadre du projet, une étude sur les effets post-AVC et la récupération d'AVC est également réalisée pour améliorer la prise en charge médicale post-AVC.Programmation et outils :R, Talend, SAS

Beacon Project :Pour le projet Elixir, développement et déploiement du service Beacon pour la plateforme de Bordeaux. Beacon est défini comme un simple service Web public conçu pour accepter une requête du type "Avez-vous des génomes avec un 'A' en position 100 735 sur le chromosome 3" et répond comme "Oui"/"Non".Pour faciliter l'accès à de gros volumes de données, il est nécessaire de développer des normes d'interopérabilité qui permettent le partage sur un réseau fédéré. Cela démontre la volonté des organisations internationales de travailler ensemble pour définir des normes de partage des données génomiques. Beacon démontre la viabilité d'un modèle fédéré mondial pour la découverte et le partage de données génomiques via un protocole technique simple et sécurisé.Développement de l'API, de l'interface Web et des bases de données associées.Analyse de données:Analyse des données NGS pour les autres équipes en contact avec le centre pour le traitement de leurs données.Analyse des données PCR du SIDA (Contrôle Qualité, Clustering...).Autre :Développement et déploiement d'outils sur l'instance Galaxy du centre.Programming:R, Bash, Python, PostGreSQL, PHP, Javascript, HTML, Perl, Java.

Équipe Néri, CNRS UMR8256 Biology of Adaptation and Aging.Étude de la maladie de Huntington , étude de modélisation de la dynamique moléculaire de la maladie de Huntington.Analyse réseau:Analyse comparative de réseau et de voisinage en utilisant la théorie des graphes dans la maladie de Huntington et d'autres troubles de répétition CAG. Recalcul des scores des liens STRING.Analyse des voisins pour voir les modifications et les effets dans ces réseaux (STRING, MouseNet). Carte de voisinage et comparaisons de distance relative entre le réseau d'origine et le réseau de maladies calculé. Analyse statistique pour identifier si les protéines mutées (Htt et diverses Ataxines) ont un effet significatif sur le réarrangement du réseau (réponse).Analyse spectrale :Analyse d'une collection de données génomiques/tanscriptomiques (MicroArray, RNAseq) dans différents modèles (Humain, Souris, Ver). Analyse spectrale réalisée avec un pipeline qui utilise une analyse de Fourier pour créer des modules en fonction du réseau (STRING, MouseNet, WormNet...) et de l'expression des gènes. Intégration et annotation de tous ces modules à travers des jeux de données et des modèles intra-espèces et inter-espèces. Comparaison entre les modèles pour voir les régions préservées et dérégulées et les annotations en réponse à la protéine mutée.Analyse de pathway :En utilisant les résultats précédents de l'analyse spectrale et réseau avec le module Fourier, appliquez le pipeline réseau à un pipeline environnement pour voir si et quelles voies subissent des effets et des modifications de protéines mutées.Management de base de données :Création et gestion de bases de données pour gérer les résultats.Serveur :Installation et gestion des serveurs pour l'équipe.Web interface:Développement et gestion d'une interface web pour parcourir tous les résultats présents dans les différentes bases de données.Programming :R, Python, MySQL, Shell, PostGreSQL, Perl.

Equipe Néri , CNRS UMR8256 Biology of Adaptation and Aging.Étude sur la maladie de HuntingtonAnalyse de réseaux :Analyse comparative de réseau et de voisinage en utilisant la théorie des graphes dans la maladie de Huntington et d'autres troubles de répétition CAG.Analyse des voisins pour voir les modifications et les effets dans ces réseaux (STRING, MouseNet). Carte de voisinage et comparaisons de distance relative entre le réseau d'origine et le réseau de maladies calculé. Analyse statistique pour identifier si les protéines mutées (Htt et diverses Ataxines) ont un effet significatif sur le réarrangement du réseau (réponse).Management de base de données:Création et gestion de bases de données pour gérer les résultats.Programming :Python, MySQL, Shell, PostGreSQL.

Stage en collaboration entre les laboratoires de Gisou Van der Goot et Jacques Fellay.Analyse de données NGS :Récupérer les données de la famille des enzymes DHHC (23 gènes) dans le projet GWAS : 1000 Genomes Project. L'analyse comparative des familles de gènes effectuée conduit à une identification et une cartographie de ces variants.Annotation et caractérisation des SNPs détecter dans la population d'étude pour une meilleure compréhension de leur impact sur les gènes et les protéines ciblées.Analyse statistiques pour définir la présence de région polymorphiqueAnalyse phylogénique :Analyse phylogénique de l'enzyme DHHC6 pour visualiser les pressions d'évolution sur ce gène et identifier les site de sélection positives.Application et API utilsés:VAAST, GATK, PALM.Programming Skills :Python, Shell, JAVA.

Research ProgrammerACoModuLeWeb Application en LISP :- Web Interface pour METATOOL and ACoMProgramming Skills:Common LISP