Ingénieure de recherche en bioinformatique, impliquée dans les projets suivants :
- Développement d’une méthode pour obtenir le transcriptome de cellules uniques à deux moments distincts:
Ce projet s’appuie sur la technologie scNMT-seq et utilise le poisson-zèbre comme organisme modèle. En couplant une méthyltransférase à la polymérase II au temps t0, seuls les gènes actifs sont méthylés. Nous comparons ensuite les profils de méthylation au temps t1 aux données de scRNA-seq à t0 afin de reconstruire le transcriptome « du passé ».
Outils utilisés : Seurat, Snakemake, Sequana pour le démultiplexage, alignement STAR, alignement BISCUIT, scripts pour une analyse approfondie du génome du poisson-zèbre et l’évaluation de biais éventuels dans les sites de liaison de la méthyltransférase, custom track sur UCSC Genome Browser.
- Visium HD, transcriptomique spatiale à résolution unicellulaire:
Identification de l’hétérogénéité des muscles cranio-faciaux chez l’embryon humain. Ce projet porte sur 4 échantillons de tête d’embryon humain : deux coupes sagittales de la tête et deux coupes des muscles extraoculaires (EOM). Grâce à Visium HD, combiné à une segmentation par Deep Learning, nous avons identifié de manière robuste des marqueurs du développement dans la branche de développement cranio-facial Tbx1(-). Par une analyse d’expression différentielle entre les EOM et les autres muscles Tbx1(-), nous identifions des marqueurs candidats, puis visualisons leur gradient d’expression à deux stades de développement grâce à une analyse de pseudotemps avec Scanpy. Les données sont intégrées à un atlas de scRNA-seq d’embryon humain à différents stades de développement afin de valider les nouveaux marqueurs de développement des muscles d’origine mésodermique.
Outils utilisés : Seurat, Scanpy, StarDist, sopa, SpatialData, AnnData.
Je possède également une expertise en Machine Learning que je souhaite mettre à profit dans différents projets.
En cours :
- Xenium Spatial Transcriptomics
- Intégration de Visium HD avec des données scRNA-seq