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Structure learning to unravel mechanisms of the immune system

Date
ven 18 déc 2020
Horaires

14h00

Lieu(x)
Ghent University

Technologiepark-Zwijnaarde, 71, 9052, GENT

Intervenant(s)

Soutenance de Mme Helena TODOROV sous la Direction de Mme Jacquelin MARVEL et la Co-Direction de M. Yvan SAEYS (Ghent University, Belgique)

Langue(s) des interventions

Description générale

Les cellules de notre système immunitaire jouent un rôle essentiel en nous protégeant de pathogènes infectieux tels que les virus ou certaines bactéries. Lors d'une maladie, les différents types de cellules immunitaires jouent des rôles spécifiques et interagissent, générant ainsi une réponse immunitaire adéquate. Cependant, cette réponse immunitaire complexe peut parfois être perturbée. Comprendre comment le système immunitaire fonctionne lors d'une maladie est donc d'une importance cruciale pour trouver des thérapies efficaces. Les cellules du système immunitaire peuvent maintenant être étudiées grâce à des technologies qui génèrent de grandes quantités d'information concernant la forme, le type, ou les molécules contenues dans ces cellules. Cette immense quantité d'information représente un réel challenge pour les médecins qui se doivent de l'analyser. Ce contexte a mené au développement de beaucoup d'outils computationnels, qui permettent d'automatiser l'analyse de données médicales. Le travail présenté dans cette thèse résulte de l'application et de la création de solutions computationnelles pour l'analyse de données single-cell. Nous nous sommes spécialement intéressés à l’identification de structures au sein des données, ce qui nous a permis d’identifier les mécanismes de réponse de cellules du système immunitaire en réponse à diverses infections, et de mieux les caractériser.

Gratuit
Mots clés
Disciplines