Antibiotic-resistance genes in various bacteria are the focus of intense attention given the global concern around the rise of multi-resistant pathogens. These genes come in several variants, and the precise identification of variants in samples is very useful to track antibiotic-resistance gene propagation. We identify the variants of antibiotic resistance genes and their relative abundances using shotgun metagenomic data collected on multiple samples.
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Les travaux conduits dans cette thèse porteront sur des modèles de Markov cachés hiérarchiques à observations non linéaires pour décrire les mécanismes sous-jacents à l’observation de séquences temporelles avec une dépendance spatiale. Ces modèles sont intéressants dans de nombreuses applications, notamment pour l’analyse de données omiques résolues en temps, qui présentent souvent une dépendance spatiale le long du génome.