Description
Date depot: 7 août 2023
Titre: Utilisation des génomes viraux pour quantifier la propagation des épidémies à l'aide de techniques d'apprentissage profond
Directeur de thèse:
Laurent JACOB (LCQB)
Directeur de thèse:
Samuel ALIZON (CIRB)
Encadrante :
Anna ZHUKOVA (Institut Pasteur-Neuroanatomie)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Intelligence artificielle
Resumé: Les virus évoluent rapidement et l'analyse des mutations dans les leurs génomes permet de
mieux comprendre les épidémies qu'ils causent. C'est l’objet de la phylodynamique,
domaine en pointe dans l'étude des émergences ou, récemment, de la pandémie de COVID.
Une des limites de ces méthodes est qu'elles reposent sur le calcul de phylogénies, sortes
d'arbre généalogique des infections. Nous proposons une approche nouvelle estimant les
paramètres épidémiologique directement depuis les séquences génétiques virales. Ceci
s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage profond développés ces dernières années et
particulièrement adaptés. Nos méthodes seront validées à l'aide de données simulées et de
données cliniques de dépistage sur les infections respiratoires. Cette amélioration de la
surveillance permettra une réponse rapide et ciblée aux épidémies émergentes.
Doctorant.e: Garot Vincent