RAVEL JEAN-MARIE


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Soutenance de thèse de JEAN-MARIE RAVEL

Apport des outils bio-informatiques à l'étude de pathologies humaines par l'analyse de réseaux moléculaires et à l'amélioration des pratiques en génétique médicale.

The contribution of bioinformatics tools to the study of human pathologies through the analysis of molecular networks and the improvement of medical genetics practices.

Jury

CoDirecteur de these - BONNET - Céline - UNIVERSITE DE LORRAINE
Rapporteur - NIARAKI - Anna - UNIVERSITE TOULOUSE 3
Rapporteur - THALABARD - Jean-Christophe - UNIVERSITE PARIS CITE
Examinateur - CALZONE - Laurence - INSTITUT CURIE
Président - MEYRE - David - UNIVERSITE DE LORRAINE
Examinateur - BOSSENMEYER-POURIé - Carine - UNIVERSITE DE LORRAINE
Examinateur - YAUY - Kevin - UNIVERSITE DE MONTPELLIER

école doctorale

BioSE - Biologie Santé Environnement

Laboratoire

NGERE - Nutrition-Génétique et Exposition aux Risques Environnementaux

Mention de diplôme

Sciences de la Vie et de la Santé - BioSE
Salle Gallé Présidence de l'université de Lorraine 2 Av. de la Forêt de Haye 54500 Vandœuvre-lès-Nancy
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Mots clés

réseau protéique,intégration,omic,covid19,Signature Moléculaire,Modélisation,

Résumé de la thèse

Faciliter l'interprétation des données générées par séquençage haut-débit et l'accès à ces technologies est un des défis majeurs actuels. Le premier chapitre de mon travail, développé en parallèle des deux suivants, se focalise sur l'optimisation du temps d'expertise en génétique médicale par la conception d'une application : GeneTree. Il s'agit d'une application Web open-source créée sur la base de d'une problématique concrète : la redondance des saisies en pratique clinique.

Keywords

network-based,integration,omics,covid19,Molecular Signature,modelling,

Abstract

Facilitating the interpretation of data generated by high-throughput sequencing and access to these technologies is one of today's major challenges. Systems biology, the study of interactions between the components of a biological system, makes it possible in particular to exploit high-throughput sequencing data, such as transcriptomic or epigenetic data, to study complex processes such as cancer or immunity. The first chapter of my work, developed in parallel with the next two, focuses on the optimization of expertise time in medical genetics through the design of an application: GeneTree.