Ingénieur bioinformaticien, je conçois des méthodes d’analyse pour extraire les séquences de pathogènes connus ou nouveaux à partir de données de séquençage d’échantillons métagénomiques. Mon activité consiste à évaluer les méthodes existantes basées sur de l’alignement local ou sur des approches à base de k-mers, et à déterminer les meilleures combinaisons d’analyses en collaboration avec les biologistes à l’origine des prélèvements. Ce travail est crucial dans un contexte de pandémie ou de diagnostic rapide, car il permet de référencer toujours plus de séquences de pathogènes et d’identifier de nouvelles combinaisons pathogènes/maladies. Le défi principal réside dans la détection de séquences virales, qui évoluent plus rapidement que celles des autres pathogènes et pour lesquelles notre connaissance est encore limitée.
Titulaire d’un doctorat en bioinformatique, qui portait sur la détection de motifs topologiques dans les arbres phylogénétiques, j’ai ensuite contribué à la bibliothèque Bio++, et travaillé à l’implémentation de calculs rapides de vraisemblance dans un programmes de réconciliation d’arbres phylogénétiques. Depuis mon arrivée au sein du Hub de Bioinformatique en 2016 et en tant que membre du groupe d’expertise PAGE, j’ai participé à divers projets liés à l’analyse d’homologies de séquences, notamment l’alignement, la création de banques de séquences homologues, les profils HMM et les signatures de k-mers. En tant que développeur (Python/C++), je suis particulièrement intéressé par l’optimisation des prototypes de laboratoire et la création d’outils conviviaux pour les utilisateurs non spécialisés. Mon activité est étroitement liée au Laboratoire de Découverte de Pathogènes, avec lequel je travaille en partenariat privilégié.
