Différences entre les versions de « Nicolas Scalzitti »
Aller à la navigation
Aller à la recherche
(→Thèse) |
|||
Ligne 2 : | Ligne 2 : | ||
'''TITRE DE LA THÈSE''' : Nouvelles stratégies d'annotation et de détection de gènes pour les projets de séquençage de génome par des algorithmes massivement parallèles d’intelligence artificielle et d'évolution artificielle. | '''TITRE DE LA THÈSE''' : Nouvelles stratégies d'annotation et de détection de gènes pour les projets de séquençage de génome par des algorithmes massivement parallèles d’intelligence artificielle et d'évolution artificielle. | ||
− | |||
'''RESPONSABLES DE LA THÈSE''' : THOMPSON Julie & COLLET Pierre | '''RESPONSABLES DE LA THÈSE''' : THOMPSON Julie & COLLET Pierre |
Version du 13 mai 2020 à 02:41
Thèse
TITRE DE LA THÈSE : Nouvelles stratégies d'annotation et de détection de gènes pour les projets de séquençage de génome par des algorithmes massivement parallèles d’intelligence artificielle et d'évolution artificielle.
RESPONSABLES DE LA THÈSE : THOMPSON Julie & COLLET Pierre TUTEUR : JEANNIN Anne
ECOLE DOCTORALE DE RATTACHEMENT : École doctorale des sciences de la vie et de la santé - ED 414
ÉQUIPE D’ACCUEIL DE LA THÈSE : Complex Systems and Translational Bioinformatics - ICube (UMR7357)
MOTS CLÉS : bioinformatique, annotation, intelligence artificielle, évolution artificielle
Publications
- Scalzitti, N., Jeannin-Girardon, A., Collet, P. et al. A benchmark study of ab initio gene prediction methods in diverse eukaryotic organisms. BMC Genomics 21, 293 (2020).
Contact
Adresse e-mail: nicolas.scalzitti2@etu.unistra.fr - n.scalzitti@yahoo.com