Ajout de nouvelles fonctionnalités pour la plateforme web Easy-HLA (Master 1)

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

30 bd Jean Monnet
44093 Nantes
France

Contacts
Estelle Geffard
Email du/des contacts
estelle.geffard@univ-nantes.fr
Description

Contexte : Le système HLA est au centre de la réponse immunitaire et a un rôle majeur dans les maladies immunologiques tel que les maladies infectieuses et l’autoimmunité. Aujourd’hui, la compatibilité HLA est essentielle en greffe de cellules souches hématopoïétiques où donneur et receveur d’une greffe doivent avoir les mêmes allèles HLA pour être considérés comme compatibles.
L'application Easy-HLA, déjà fonctionnel, présente des intérêts majeurs aussi bien en clinique que pour la recherche biomédicale, en effet Easy-HLA (hla.univ-nantes.fr) regroupe 4 entités :
- EasyMatch-R donne la probabilité de trouver un donneur compatible lorsqu’un patient nécessite une greffe de cellules souches hématopoïétiques et permet ainsi d’orienter les recherches sur les bases de données des différents registres internationaux de donneurs volontaires de moelle osseuse.
- HLA-Upgrade permet de déterminer de manière probabiliste un génotype HLA en haute résolution à partir d’un typage HLA de faible précision et/ou incomplet.
- HLA-2-Haplo permet la prédiction des haplotypes à partir des génotypes des individus.
HLA-epi permet l’étude de la compatibilité au niveau des épitopes HLA.

Objectifs de travail : L’objectif de ce stage est d’ajouter de nouvelles fonctionnalités aux modules d’Easy-HLA.
Les informations en sortie des modules HLA-Upgrade et HLA-2-Haplo ne disposent que d’une post-probabilité globale. Nous souhaitons prendre mieux en compte l’incertitude de ces prédictions. Pour cela, nous souhaitons ajouter des post-probabilités par gènes, des indices de dosage alléliques et une mesure d’intervalles de confiances.
Pour mieux prendre en compte les fréquences des génotypes dans la mesure d’incertitude nous souhaitons également ajouter un score de post-probabilité corrigé.
Nous souhaitons également visualiser nos résultats sous forme graphique simple mais complet afin d’avoir une vue d’ensemble des haplotypes d’une population.
Ces développements feront appel à des connaissances en bash, R, PHP, HTML, JavaScript et postgreSQL.

Stage de 2 à 6 mois
Date à définir
Stage M1
CV et lettre de motivation : estelle.geffard@univ-nantes.fr

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe adhérente