École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Ce stage s’inscrit dans le domaine de la biologie computationnelle, à l’intersection entre modélisation mathématique, statistiques bayésiennes et analyse de données en génomique. L’objectif principal a été de développer et d’étudier des outils probabilistes permettant d’interpréter des données issues de la transcriptomique à cellule unique, une technologie permettant de mesurer l’expression des gènes dans chaque cellule individuellement. Dans ce contexte, le stage a porté sur l’élaboration d’algorithmes d’inférence rapide et fiable, en particulier des méthodes variationnelles capables d’estimer les paramètres de modèles hiérarchiques à variables latentes prenant en compte les nombreuses sources de variabilité technique et biologique propres à ces données. Enfin, le travail a également consisté à analyser les propriétés de ces modèles, notamment en lien avec des questions d’identifiabilité, et à proposer différentes stratégies pour les rendre plus robustes et interprétables, dans une perspective d’application future sur des données réelles.