Auteur / Autrice : | Nika Abdollahi |
Direction : | Martin Weigt, Frédéric Davi |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Bioinformatique |
Date : | Soutenance le 08/07/2021 |
Etablissement(s) : | Sorbonne université |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Biologie computationnelle et quantitative (Paris ; 2011-....) |
Jury : | Président / Présidente : Alessandra Carbone |
Examinateurs / Examinatrices : Thierry Mora, Michel Cogné, Juliana Silva Bernardes | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Giraud, Véronique Giudicelli |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Le séquençage de nouvelle génération a permis aux chercheurs de réaliser des analyses approfondies du paysage du répertoire immunologique. Cependant, une préoccupation importante dans ces études est le coût informatique de l'analyse de millions de séquences avec une complexité, une variabilité et une capacité de mutation inhérentes, imposant des défis informatiques et nécessitant le développement de méthodes efficaces. Ce défi est encore plus évident dans le contexte clinique qui n'a pas nécessairement accès à des professionnels ayant des compétences informatiques ou des ressources informatiques robustes. Ainsi, l'objectif principal de cette thèse est de développer un ensemble d'outils dédiés qui seront utilisés dans l'environnement clinique, pour le diagnostic médical et les soins aux patients, et dans l'environnement de recherche, pour effectuer une analyse approfondie et à grande échelle du répertoire. Nous avons conçu et implémenté de multiples algorithmes et les avons rassemblés dans un pipeline interactif de visualisation du répertoire BCR afin de faciliter le processus d'intégration de l'analyse du répertoire BCR dans les pratiques médicales.