Mots-Clés
immunoinformatics, phylogenetic trees
Description
Stage M1 à l’Université de Sherbrooke au Canada en collaboration avec l’Université de Montpellier dans le domaine de l’immunoinformatique
Être disponible pour réaliser un stage de 12 semaines consécutif.
La date de début doit se situer entre le 1er mai et le 31 juillet 2023.
Logistique et financement pour les étudiant/e/s :
- remboursement du billet d’avion et du visa de l’étudiant·e;
- hébergement et allocation quotidienne;
- assurance médicale pour toute la durée du stage;
- coordination avec les bureaux administratifs des établissements d’accueil pour assurer l’arrivée des étudiant·es et un processus d’inscription sans incident;
- sélection d’un·e mentor·e Globalink pour aider aux tâches, comme accueillir les étudiant·es à l’aéroport, les accompagner à leur résidence, organiser des activités sociales et agir à titre de personne à contacter en cas d’urgence;
- cours de perfectionnement professionnel;
- Possibilités comme des conférences, ateliers, expositions et visite du secteur privé, ainsi que d’autres activités de réseautage.
La date de candidature a commencé jeudi 11 août et terminera au plus tard le 22 Septembre 2022 à 13 h 00, heure du Pacifique (HP).
Project Description
One of the main problems of computational immunology is to analyze the B cell receptor repertoire in the clinical context. This includes the development and proposal of new approaches for clonal clustering, intra-clonal diversity studies and repertoire visualization. This project will build on an existing close collaboration between two research laboratories at the Université de Sherbrooke and the Université de Montpellier. Our objective is to confirm the results of the four categories obtained by clinicians by an automatic approach. This approach will allow the combination of phylogenetic trees defined on different sets of leaves. The phylogenetic tree (i.e. the additive tree) is called "supertree". It is not always possible to determine how many trees support (or contradict) a complete bipartition. It is not difficult to count the number of times a given incomplete bipartition appears in the input trees, but this statistic cannot be used directly to infer the majority of complete bipartitions. Therefore, we must use a different criterion to define a majority supertree.
Student role
In this internship, students will develop a new approach to classifying phylogenetic trees (based on immunological studies) that will allow giving weight to the abundance of clones present in cells. This innovative approach will make it possible to highlight carcinogenic lineages, by an overabundance of a given clone compared to other clones present in the same cell. In addition, students will propose a new phylogenetic tree metric (e.g. Robinson and Foulds distance, Quartet distance or least-squares distance will be chosen). Interns will implement an efficient data structure with respect to inserting, deleting, and searching for data. They will then integrate the metrics into the lab's algorithms (Tahiri et al. 2018 and Tahiri et al. 2022) with the collaboration of the University of Sherbrooke and the University of Montpellier labs, www.imgt.org . Finally, they will analyze real data with the same research teams.
Required skills
Good programming skills (e.g. C, C++, Python). Algorithm. Graph Theory. Some knowledge in bioinformatics (a plus). The student must be very autonomous and show initiative. The student must speak and write in English or French.
Interested candidates please contact: sofia.kossida@igh.cnrs.fr