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Étudiant de doctorat en Informatique ou en Bioinformatique à l’Université du Québec à Montréal (Montréal, Canada) Contexte du projet La comparaison de séquences génétiques et génomiques est essentielle pour comprendre la diversité du vivant. Les arbres et réseaux phylogénétiques ont grandement contribué à notre compréhension de l’histoire du vivant. Cependant, l’augmentation exponentielle des séquences génétiques disponibles nécessite de nouvelles méthodes pour explorer la diversité des données évolutives. Le projet est mené par une équipe multidisciplinaire de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) (Prof. Vladimir Makarenkov), de l’Université de Sherbrooke (Prof. Guillaume Blanchet et Prof. Nadia Tahiri) et de l’Université de Montréal (Prof. Pierre Legendre). Objectif du projet Le projet utilisera des réseaux de similarité (ou graphe de similarité) où chaque nœud représente une séquence génétique. Les nœuds de ces réseaux sont connectés par des arêtes si leurs séquences montrent une similarité significative. Ce type de structures en réseau doit permettre une analyse plus souple et complète des données génomiques et métagénomiques, surpassant les limitations des méthodes actuelles basées sur les arbres et réseaux phylogénétiques. L’objectif principal de notre projet est de développer des méthodes informatiques et mathématiques pour analyser de grands jeux de données biologiques et bioinformatiques via des réseaux de similarité. Le candidat doit posséder un diplôme de maîtrise en Bioinformatique, en Informatique ou en Mathématiques avec une bonne moyenne générale. Rémunération: bourse non imposable de 29 000 CAD par année.

Project description: When a tumor cell dies, its contents are dispersed into the bloodstream and can serve as a biomarker for cancer. Liquid biopsies thus offer a new alternative for cancer diagnosis by detecting cancer markers in the blood. In this context, our lab is developing cutting-edge molecular and computational methods to improve on the sensitivity and specificity of circulating tumor DNA (ctDNA). Our team has access to the CRCHUM’s institutional biobanks and thus has opportunities to create ctDNA assays for many different cancer types, including ovarian, head & neck, lung, skin and bladder cancer. This research project will enable graduate students to develop an expertise in next generation sequencing, bioinformatics, machine learning, oncology and genomics. Description générale du projet : Lorsqu’une cellule tumorale meurt, son contenu est versé dans la circulation et peut servir en tant que biomarqueur pour le cancer. Les biopsies liquides ouvrent donc une nouvelle ère dans le diagnostic du cancer, en rendant possible la détection de tumeurs à partir d’un simple prélèvement sanguin. Dans ce contexte, notre laboratoire développe des technologies moléculaires et informatiques pour améliorer la sensibilité et la spécificité de la détection de l’ADN tumoral (ctDNA). Via les biobanques institutionnelles du CRCHUM, notre équipe a accès à une large cohorte de patients atteints de divers cancers (ovaire, tête et cou, vessie, poumon, mélanome). Ainsi, ce projet de recherche permettra à l’étudiant.e sélectioné.e de développer une expertise en next generation sequencing, bioinformatique, apprentissage machine, oncologie et en génomique.