Informations professionnelles
      
      
        
        
            
            
            
            Statut:  Docteur ED 
            
            
            
        
      
      ED: EDITE 
      
      Unité de recherche:  LCQB
Employeur: Univ. Varsovie Date de debut de thèse: 1 octobre 2019 Date soutenance de thèse: 29 septembre 2023 Directrice de thèse: Alessandra CARBONE (LCQB) Encadrante : Ewa SZCZUREK (Institute of informatics) Sujet de thèse: INFERRING CLONAL EVOLUTION OF TUMORS FROM SPATIAL TRANSCRIPTOMICS AND BULK DNA SEQUENCING DATA Thématique : Sciences de l’information et sciences du vivant
Cotutelle: Szczurek Ewa (University of Warsaw -- Pologne)
  
   
    
    
    
      Employeur: Univ. Varsovie Date de debut de thèse: 1 octobre 2019 Date soutenance de thèse: 29 septembre 2023 Directrice de thèse: Alessandra CARBONE (LCQB) Encadrante : Ewa SZCZUREK (Institute of informatics) Sujet de thèse: INFERRING CLONAL EVOLUTION OF TUMORS FROM SPATIAL TRANSCRIPTOMICS AND BULK DNA SEQUENCING DATA Thématique : Sciences de l’information et sciences du vivant
Cotutelle: Szczurek Ewa (University of Warsaw -- Pologne)
Soutenance de thèse
Données générales
                      Titre : Probabilistic graphical models for mapping tumor clones in cancerous tissues and single cells 
                      Date : 29 septembre 2023
                      Heure: 11:00
                      Résumé : Spatial, genomic, and phenotypic heterogeneity are crucial for understanding cancer
progression, treatment, and survival. This thesis is devoted to a modelling of different aspects of tumor heterogeneity. In the first project, we focused on the genomic heterogeneity of the tumor and developed a probabilistic model that leverages independent genomic clustering of cells and single-cell RNA sequencing data to map cells to given genotypes of tumor clones. In the second project, we explored all three aspects of heterogeneity with the main focus on spatial heterogeneity. We developed a probabilistic model to infer the localization of the cancer clones by integrating pathological images, whole-exome sequencing, and spatial transcriptomics data. In the third project, we focused on phenotypic heterogeneity. We proposed a probabilistic model that combines spatial transcriptomics and whole-exome sequencing data to identify clone-specific gene expression profiles in tumor tissue.
                      Lieu : University of Warsaw
                  
          Rapporteurs/ Rapporteuses
| Personne | Qualité | Etablissement | 
|---|---|---|
| M. Antoniotti Marco | Professeur des universités | Data and Computational Biology Laboratory (DCB), Univ. degli Studi of Milan-Bicocca (Italie) | 
| M. Caravagna Giulio | Professeur des universités | Cancer Data Science (CDS) Lab, Univ. Trieste (Italie) | 
Composition du jury
| Personne | Qualité | Etablissement | 
|---|---|---|
| Mme. Kaminska Bozena | Professeure des universités | University of Warsaw (Pologne) | 
| M. Vert Jean-philippe | Professeur des universités | |
| Mme. Carbone Alessandra | Professeure des universités | Laboratory of Computational and Quantitative Biology, Sorbonne Université | 
| Mme. Sokolovska Nataliya | Professeure des universités | Laboratory of Computational and Quantitative Biology, Sorbonne Université | 
| M. Wilczynski Bartek | Professeur des universités | Institute of informatics, University of Warsaw (Pologne) | 
| M. Antoniotti Marco | Professeur des universités | Data and Computational Biology Laboratory (DCB), Univ. degli Studi of Milan-Bicocca (Italie) | 
| M. Caravagna Giulio | Professeur des universités | Cancer Data Science (CDS) Lab, Univ. Trieste (Italie) | 
| Mme. Szczurek Ewa | Maîtresse de Conférences | Institute of informatics, University of Warsaw (Pologne) |