Intégration de données multi-modales pour quantifier l'hétérogénéité des tumeurs dans le cancer

du 02 Décembre au 06 Décembre 2024, à Aussois

Cette troisième édition du Health Data Challenge (HADACA 3) est organisée par le projet M4DI, un axe du PEPR Santé Numérique, la cellule data challenge de l'Université de Grenoble-Alpes (TIMC, IAB et GRICAD) et l'ITMO Cancer d'Aviesan (2009-2023, projet ACACIA). Ce challenge a lieu à Aussois, du 02 Décembre au 06 Décembre 2024.

L'objectif de ce challenge est d'explorer et découvrir de nouvelles méthodes pour résoudre les problèmes de déconvolution. Ce challenge sera consacré à la quantification de l'hétérogénéité tumorale.

Les participant⋅e⋅s se concentreront sur la quantification de l'hétérogénéité tumorale à l'aide d'approches de déconvolution supervisées sur des données multiomiques en vrac (bulk transcriptome et méthylation de l'ADN). Un accent particulier sera mis sur l'intégration de données de référence multimodales (sc-RNAseq, RNAseq et DNAm de profils de types de cellules pures). Les participant⋅e⋅s pourront utiliser les méthodes de déconvolution et d'intégration de données de leur choix.

Les participant⋅e⋅s devront apporter leur ordinateur portable personnel.

Etudiant⋅e⋅s de premier cycle, doctorant⋅e⋅s et post-doctorant⋅e⋅s, ingénieur⋅e⋅s, chercheurs⋅euses, professeur⋅e⋅s, clinciens⋅ennes et employé⋅e⋅s du secteur privé sont les bienvenu⋅e⋅s. Nous recherchons une expertise interdisciplinaires en Biologie, Informatique, Statistique, Bioinformatique ou Sciences Médicales.

Nous attendons des participant⋅e⋅s qu'iels soient familiers avec le langage de programmation R (ou Python, ou équivalent) et avec les notions statistiques de base. Aucune connaissance préalable des données omiques n'est requise.