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27 novembre 2018

Analyse statistique et géométrique de réseaux filamenteux en biologie à partir d'images de microscopie confocale


Catégorie : Stagiaire


Stage M2

lieu : I3S - Sophia Antipolis

Encadrant : http://www-sop.inria.fr/members/Xavier.Descombes/

Email : Xavier.Descombes@inria.fr

Titre : Analyse statistique et géométrique de réseaux filamenteux en biologie à partir d'images de microscopie confocale.

 

 

 

Les réseaux filamenteux (ou réseaux de fibres) jouent un rôle prépondérant en biologie. On peut citer par exemple le réseau mitochondrial, élément essentiel de la cellule, les réseaux neuronaux, les filaments d'actine ou encore la matrice extra cellulaire. L'étude de la géométrie et de la topologie de ces réseaux est essentielle pour fournir de nombreux indicateurs, ou biomarqueurs, de certaines pathologies. Actuellement, de telles études sont menées par exemple pour évaluer la toxicité de perturbateurs endocriniens à partir du réseau mitochondrial, évaluer certains cancers à partir de la matrice extra cellulaire ou encore comprendre certaines pathologies cérébrales à partir du processus de croissance des axones. Dans ces différents projets les propriétés géométriques et topologiques des réseaux sont extraites des images. Des outils d'analyse de données, comme la classification ou de modélisation permettent alors de caractériser les différentes populations, d'expliquer voir de prédire certains phénotypes. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des algorithmes automatiques pour extraire l'information des images et un cadre méthodologique pour comparer, classer les réseaux. Il s'agit de définir des métriques adaptées et interprétables biologiquement ainsi qu'un cadre statistique rigoureux pour évaluer des formes moyennes, les variabilités inter et intra population, ou encore des trajectoires dans le cas d'un processus de croissance par exemple.

L'objectif de ce stage est de proposer un outil pour comparer des graphes du point de vue topologique mais aussi géométrique. Il s'agira de généraliser les travaux décrits dans [Mottini] qui combinent géométrie et topologie. Dans ce cadre, des algorithmes seront proposés pour calculer les chemins géodésiques sur la variété retenue, les moyennes de populations ou encore les matrices de covariances, calculées dans l'espace tangent. Cela permettra de définir des algorithmes de classification et de modélisation des graphes biologiques à partir d'informations extraites de données réelles.

Par la suite ce cadre théorique pour être appliqué à plusieurs problématiques biologiques en partenariat avec différents instituts. Par exemple, nous pourrons nous appuyer sur une collaboration avec le C3M et l'IPMC pour l'étude des réseaux mitochondriaux dans les cadres respectifs du cancer de la prostate et de la maladie d'Alzheimer. Les cas des neurones et de la matrice extra cellulaire pourront être abordés au travers d'un partenariat avec l'iBV. Sur ces différentes thématiques nous avons accès à des bases de données d'images qui permettront de pleinement valider les outils proposés.

Bibliographie :

[Mottini] : A. Mottini, X. Descombes, F. Besse (2015). From Curves to Trees: A Tree-like Shapes Distance Using the Elastic Shape Analysis Framework. Neuroinformatics, Humana Press, 13 (2), pp.175-191.

 

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