Contact
- lucile.megret@sorbonne-universite.fr
- Cassan B 617, 7 quai Saint Bernard 75005 Paris
Recherches et enseignements
Je suis maîtresse de conférences à Sorbonne Université dans l'équipe
BrainC
du Centre de Neuroscience de Sorbonne Université
NeuroSU.
Une partie des résultats obtenus avec nos analyses de données sont disponibles sur la plateforme
Biogemix.
Intérêts de recherche
Je m'intéresse aux mécanismes de résilience cérébrale aux maladies neurodégénératives.
C'est-à-dire la capacité du cerveau à rester dans un état d'adaptation et de compensation cellulaire pour maintenir ses fonctions,
sans basculer dans des réponses cellulaires mal-adaptatives et devenir symptomatique.
Afin de comprendre ces mécanismes, j'analyse des grands jeux de données omiques à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique
et de modélisations mathématiques.
Enseignements
J'enseigne dans la division Biomath de l'UFR 927. Mes enseignements couvrent la statistique, la modélisation déterministe et la programmation.
Thèse de doctorat
Ma thèse, dirigée par
Jean-Pierre Françoise et
Frédérique Clément.
s'intitule,
Explosions de cycles : analyses qualitatives, simulations numériques et
modèles. Ce travail porte sur l'étude (analytique et numérique) de systèmes dynamiques à plusieurs échelles de temps,
issus de problèmes de modélisation des oscillations en biologie.
Présentation séléctionnées/invitées dans des conférences internationalles
- L. Mégret, Use of shape analysis concepts in machine learning to precisely analyze complex omics data, NSERM-JSPS Workshop,
AI and big data approaches in precision medicine and health science, Yamaguchi University, December 2022, Japan.
- L. Mégret, Precision machine-learning identifies a new paradigm for therapeutic discovery in Huntington's disease:
remodeling stress response to re-instate neuronal health and resilience, The 21st International Conference on Systems Biology (ICSB 2022), October 2022,
Berlin Germany.
- L. Mégret, Precise machine learning suggest that brain cells facing a neurodegenerative insult are the subject of molecular
decompensation and aging, 2nd Euro-Geroscience Conference, March 2022, Toulouse France.
- L. Mégret, Precise machine learning suggest that brain cells facing a neurodegenerative
insult are the subject of molecular decompensation and aging, Groningen-Jena Aging Meeting (G-JAM), October 2021, remote.
- L. Mégret, miRAMINT: modelling RNA-seq time-series data through variable selection and surface matching narrows the
implication of miRNAs in the brain of Huntington's disease knock-in mice,EMBO Workshop, Network inference in biology and disease,
June 2019, Naples, Italy.
Communication en direction du publique
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