Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun
Laboratoire/Entreprise : GREYC CNRS UMR 6072
Durée : 5 mois
Contact : albrecht.zimmermann@unicaen.fr
Date limite de publication : 2018-04-17
Contexte :
Dans le contexte du projet DECADE (Découverte et exploitation
des connaissances pour l’aide à la décision en chimie thérapeutique),
l’équipe CoDaG du laboratoire GREYC CNRS UMR 6072 de l’université
Caen Normandie et l’équipe CA du laboratoire LIFO de l’université
d’Orléans offre un stage de recherche pour des masters 2ème année
ou équivalent.
Le criblage à haut débit (high-throughput screening en anglais, HTS)
est devenu un processus incontournable pour trouver des molécules
prometteuses (i.e. des molécules ayant une activité envers certaines
cibles) pouvant ensuite donner lieu à des médicaments. Malheureusement,
le criblage fait aussi ressortir des molécules promiscues les “PAINS”
(Pan Assay Interference Compounds) qui ne conduiront pas à des
médicaments car pouvant présenter une certaine toxicité.
L’identification d’un PAINS in silico est difficile et, de plus,
des articles scientifiques décrivent comme prometteuses des molécules
qui sont en réalité des PAINS. Du point de vue des avancées en chimie
thérapeutique, le projet DECADE vise à l’identification de nouveaux
PAINS et à leur caractérisation.
Une approche est déjà en place pour apprendre un modèle réprésentant
des possibles PAINS. Cette approche utilise des sous-graphes
discriminants et un ensemble d’arbres de décision. La prochaine étape
consiste à exploiter les retours des experts afin de modifier à la fois
les sous-graphes fouillés et les arbres sans relancer le processes
d’apprentissage.
Sujet :
Le travail dans ce stage est fondé sur une méthode de programmation
par contraintes pour modifier minimalement un clustering en fonction
des retours d’utilisateurs. La tâche exige la définition des contraintes
sur des (ensembles de) graphes/arbres, le développement d’un mécanisme
pour obtenir des retours des experts et une méthode pour traduire
ces retours en contraintes.
Profil du candidat :
Le ou la candidat(e) devra avoir des connaissances en fouille de données
(fouille de graphes) et en programmation par contraintes. Des
compétences en programmation sont nécessaires.
Formation et compétences requises :
Adresse d’emploi :
Encadrants : Albrecht Zimmermann, Christel Vrain
Contact : albrecht.zimmermann@unicaen.fr