Mathématiques et Informatique Appliquées
du Génome à l'Environnement

 

 

PAJARES GARCIA Juan Carlos

Type
Stagiaire
Sujet
Bayesian inference on Reads with Efficient Allocation of Data for metagenomic Exploration
Date de début
Date de fin
Encadrant(s)
Guillaume Kon Kam King, Anne-Laure Abraham
Equipe(s)
StatInfOmics
Année de soutenance (pour les thèses ou les stages)
2026
Ecole/université (pour les thèses et les stages)
Université Paris-Saclay
Niveau/diplôme (pour les stages)
M1
Description/résumé

La détection précise des variants de gènes de résistance aux antibiotiques (ARG) est d’importance cruciale pour mieux comprendre leur propagation. Le séquençage métagénomique permet d’analyser l’ensemble des ARG présents, mais les variants sont fragmentés et mélangés. Ce projet vise à améliorer l’inférence bayésienne des variants de gènes d’antibiorésistance en métagénomique multi-échantillons en travaillant directement sur les reads complets (données brutes de séquençage) plutôt que sur des tables de comptages (abondance des nucléotides à chaque position du gène).