Analyse de données génomiques  Analyse des données  Apprentissage  Apprentissage automatique  Apprentissage multitâche  Apprentissage statistique  Cancer  Cancer du sein  Chemin de régularisation  Classes d'équivalence de Markov  Co-médications  Données multimodales  Découverte de biomarqueurs  Détection de ruptures  Effets secondaires indésirables  Ensemble actif  Estimation de paramètres  Estimation de variance  Etudes d'association génome entier  GWAS  Génome  Génome humain  Génomique  Génétique médicale  Inférence bayésienne  Intelligence artificielle en biologie  LASSO avec interactions  Maladies chroniques inflammatoires de l'intestin  Maladies inflammatoires chroniques de l'intestin  Marqueurs biologiques  Réseaux  Sein -- Cancer  Statistique en grande dimension  Thérapie moléculaire ciblée  Épistasie  Étude d'association pangénomique  

Chloé-Agathe Azencott dirige actuellement les 3 thèses suivantes :

Evaluation des interactions entre co-médications et survie sans rechute dans le cancer du sein à partir des données du SNDS

par Elise Dumas sous la direction de Fabien Reyal et de Chloé-Agathe Azencott . - université Paris-Saclay

Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie

En préparation depuis le 30-09-2019

Apprentissage à partir de données multimodales pour l'amélioration du traitement du cancer

par Ndèye Mbaye sous la direction de Chloé-Agathe Azencott - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

En préparation depuis le 02-09-2019

Sélection stable de variables pour les études d'association génome entier

par Asma Nouira sous la direction de Chloé-Agathe Azencott - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

En préparation depuis le 14-01-2019

Chloé-Agathe Azencott a dirigé les 5 thèses suivantes :

Detection of epistasis in genome wide association studies with machine learning methods for therapeutic target identification

par Lotfi Slim sous la direction de Chloé-Agathe Azencott et de Véronique Stoven . - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

Soutenue le 11-06-2020

Detection of epistasis in genome wide association studies with machine learning methods for therapeutic target identification

par Lotfi Slim sous la direction de Chloé-Agathe Azencott et de Véronique Stoven . - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

Soutenue le 11-06-2020

Études d'association génome entier guidées par des réseaux

par Héctor Climente González sous la direction de Véronique Stoven et de Chloé-Agathe Azencott . - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

Soutenue le 04-02-2020

Études d'association génome entier guidées par des réseaux

par Héctor Climente González sous la direction de Véronique Stoven et de Chloé-Agathe Azencott . - Université Paris sciences et lettres

Bio-informatique

Soutenue le 04-02-2020

Prédiction personalisée des effets secondaires indésirables de médicaments

par Víctor Bellón Molina sous la direction de Véronique Stoven et de Chloé-Agathe Azencott . - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Bio-informatique

Soutenue le 24-05-2017

Chloé-Agathe Azencott a été membre de jury des 4 thèses suivantes :

Safe optimization algorithms for variable selection and hyperparameter tuning

par Eugene Ndiaye sous la direction de Joseph Salmon - Université Paris-Saclay (ComUE)

Mathématiques appliquées

Soutenue le 04-10-2018

Développement de représentations et d'algorithmes efficaces pour l'apprentissage statistique sur des données génomiques

par Marine Le Morvan sous la direction de Jean-Philippe Vert et de Andrei Zinovyev . - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Bio-informatique

Soutenue le 03-07-2018

Pronostic moléculaire basé sur l'ordre des gènes et découverte de biomarqueurs guidé par des réseaux pour le cancer du sein

par Yunlong Jiao sous la direction de Jean-Philippe Vert - Paris Sciences et Lettres (ComUE)

Bio-informatique

Soutenue le 11-09-2017

Détection de ruptures multiples dans des séries temporelles multivariées : application à l'inférence de réseaux de dépendance

par Flore Harlé sous la direction de Sophie Achard et de Cédric Gouy-Pailler . - Université Grenoble Alpes (ComUE)

Signal, image, paroles, télécoms

Soutenue le 21-06-2016