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Appel à sujets pour des projets étudiants INSA Lyon Bioinformatique et Modélisation

Dear BioSyL members
 
Un message de Nicolas PARISOT concernant les stages de 5BIM.
Certain·e·s connaissent déjà ces étudiant·e·s.
Pour celleux qui ne le connaissent pas encore, disons qu’ielles sont extrêmement bien formé·e·s….
 
Biosylement votre
 
Objet: [projets_5bim] Appel à sujets pour des projets étudiants INSA Lyon Bioinformatique et Modélisation
 
Bonjour à tous,
 
    Nous vous écrivons pour solliciter des sujets de projets pour les élèves-ingénieurs de 5ème année du parcours Bioinformatique et Modélisation (BiM) du département Biosciences de l'INSA de Lyon. 
 
    Pour la 4ème année consécutive, les élèves-ingénieurs de 5BiM travailleront en binômes ou trinômes sur des projets de biostatistiques, bioinformatique, biomathématiques, biologie computationnelle (modélisation / simulation), traitement d'images ou data science proposés par des entreprises privées, des laboratoires publics, des ONGs, des collectivités ou des associations. 
 
    Les projets de 5ème année ont vocation à être tournés soit vers l’analyse de données, soit vers la modélisation/simulation. Des exemples de sujets sont listés à la fin de ce message pour illustrer la diversité des possibilités. Le projet de 5ème année correspond à environ à 125h de travail par élève-ingénieur (soit 250h à 375h de travail au total). Chaque groupe de deux à trois élèves-ingénieurs sera suivi par un(e) enseignant(e) du département Biosciences. 
 
    Un contrat d'étude et un engagement de confidentialité sera mis en place par la cellule valorisation de l’INSA (INSAVALOR). Ce contrat d’étude précise les conditions financières de ce type de projet : 
 - 0 € pour les structures à but non lucratif,
 - entre 2000 et 5000 € HT pour les structures à but lucratif (ces projets sont éligibles au crédit d'impôt recherche).
 
     Les entreprises en cours de parrainage d'une promotion d'élèves-ingénieurs Biosciences bénéficient d'une remise de 50% sur le tarif de base. Au tarif de base, viennent s’ajouter les éventuels équipements, frais de missions, sous-traitance ou licences de logiciels. 
 
    La date limite pour proposer un sujet est le 1er juillet 2023. Pour cela, envoyez à nicolas.parisot@insa-lyon.fr un PDF d'une à deux pages décrivant le travail demandé, les outils ou méthodes envisagées, les éventuels modèles, prototypes ou analyses préliminaires existants, et les attendus en termes de livrable. Attention, si votre projet consiste à analyser des données, il faut que celles-ci soient déjà accessibles aux étudiants dès le démarrage des projets.
 
    Les élèves-ingénieurs classeront les projets selon leurs intérêts et leurs projets professionnels elon leurs intérêts et leurs projets professionnels pendant l’été, puis nous définirons les groupes avant le 18 septembre.
    Du 18 septembre au 22 décembre, les élèves-ingénieurs commenceront à travailler sur le cahier des besoins/dossier de conception (à rendre pour le 5 novembre) et le projet en lui-même en parallèle de leurs cours. Ensuite, au cours du mois de janvier, leur emploi du temps est libéré pour qu'ils puissent se consacrer à 100% au projet. Le livrable devra être rendu pour le 31 janvier.
 
    L'idéal serait que vous puissiez rencontrer (par visioconférence si nécessaire) les étudiants au moins deux fois pendant la phase de rédaction du cahier des charges, et au moins deux fois pendant la phase de travail sur le projet lui-même. Nous vous solliciterons pour avoir votre feedback sur le cahier des besoins et sur le livrable, et ce feedback entrera en compte dans l'évaluation de leur travail. 
 
Bien cordialement,
 
--
Nicolas PARISOT
Responsable des projets de 5ème année parcours Bioinformatique et Modélisation à l’INSA de Lyon
 
 
 
Exemples de sujets :
 
- Neuronavigation et neurochirurgie assistée par l'imagerie
- Parametrization of metabolic models using deep learning algorithms
- Développer une IA capable d'interpréter des cartographies de larges zones suspectées d'être dangereuses afin d'identifier les indicateurs directs ou indirects de contamination
- Méthode de machine learning pour le contrôle qualité des profils biogéochimiques océaniques issus de robots sous-marins
- Analyse d’un jeu de données inédit sur la croissance de plantes de blé cultivées en mélanges de variétés
- Recherche de points chauds de recombinaison dans les génomes humains archaïques
- Modélisation de la dispersion des fumées pendant et après un incendie
- Modélisation à l’échelle cellulaire de l’infection par le Covid-19
- Estimation des variables forestières à partir des images Sentinel-2
- Identification des paramètres de modèle dynamique d'étapes de production des procédés biologiques
- Analyses biostatistiques des données de santé longitudinale
- Développement d'une IA permettant la prédiction simultanée des structures secondaires, fragments transmembranaires et des ancres membranaires amphipathiques à partir d'une séquence de protéine
- Modélisation de la réparation de l'ADN
- Etude de l'histoire évolutive passée des virus phytopathogènes grâce aux outils modernes de paléogénomique
- Chemins préférentiels de l’eau dans des systèmes dynamiques complexes : Algorithme d’identification et outils d’exploration
- Analyse de données LIDAR pour évaluer les propriétés des forêts mélangées 
- Comparaison de différentes méthodes de machine learning supervisé pour l’aide au diagnostic médical des nodules thyroïdiens 
- Définition d’un score composite prédictif de la réponse à l’immunothérapie dans le mélanome, à partir de l’intégration d’analyses spatiales d’images de tumeurs et de données transcriptomiques 
- Analyses combinées de données de cytométrie en flux et de single cell RNA sequencing 

 

 

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