Séminaire SaMMBA
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Le prochain séminaire “Modélisation mathématique et statistique en Biologie” (SaMMBA) aura lieu le Mardi 2 avril 2024 à 12h00 en présentiel à l'Institut Pasteur (Auditorium François Jacob) et en visio (Click here to join the meeting)
Nous aurons le plaisir d’accueillir : Georg K. Gerber, MD, PhD (Harvard Medical School)
Titre: Novel Machine Learning Methods for Dissecting the Microbiome to Improve Human Health
Pour ceux et celles qui seront sur place, le séminaire sera suivi d'un buffet afin de prolonger la discussion avec la conférencière.
Si vous souhaitez rencontrer l’orateur individuellement, n’hésitez pas à me contacter.
Les séminaires sont ouverts à tout le monde. Néanmoins, si vous souhaitez y assister en présentiel, une pré-inscription est obligatoire : merci d’envoyer vos nom, prénom(s) et affiliation(s) à Lulla Opatowski (lulla.opatowski@pasteur.fr) au plus tard la veille du séminaire. Du fait des conditions de sécurité à l'Institut Pasteur, cette pré-inscription est obligatoire.
Veuillez-vous présenter à l’accueil de l’Institut pasteur côté 28 rue du docteur Roux 75015. Une pièce d'identité vous sera demandée pour pouvoir entrer dans l'Institut Pasteur. Par ailleurs, il est impératif d'arriver à l'heure pour pouvoir entrer sur le campus.
N'hésitez pas à transmettre cette information autour de vous.
Toutes les informations sur les séminaires passés sont sur le site web du séminaire : https://research.pasteur.fr/en/project/sammba-seminars/
Les organisateurs de SaMMBA : Romulus Breban, Vittoria Colizza, Raphaëlle Metras, Lulla Opatowski, Laura Temime.
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Title: Novel Machine Learning Methods for Dissecting the Microbiome to Improve Human Health
Abstract : Our microbiota, or the trillions of micro-organisms living on and within us, constitute extremely rich ecosystems with critical functions for human health. Major perturbations of the microbiome, such as diet or therapeutic drugs (e.g., antibiotics) may result in dysbiosis, which has been associated with many human disorders, including infections, inflammatory bowel disease, neurological diseases, autoimmunity/allergies, diabetes, and malignancies. However, understanding our microbiota and ultimately harnessing its properties to improve human health is challenging, given the scale, complexity, temporal/multi-modal nature, and noisiness of microbiome datasets. In this talk I will describe novel computational approaches my lab is developing to tackle these challenges, including: (1) probabilistic machine learning models that learn dynamical systems from longitudinal microbiome data to support rational design of bacteriotherapies, e.g., for C. difficile and autoimmune diseases, (2) deep learning methods that use metabolomics and sequencing data to infer fully human-interpretable predictive rules for improved diagnostics, e.g., for C. difficile recurrence, (3) generative deep learning methods for discovering relationships between the microbiome, human immune system, and infections, e.g., tuberculosis. My talk will be geared toward a general audience, focusing on the biomedical implications of our work and intuitive descriptions of core computational innovations.
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Meeting ID: 321 790 173 890
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