Sophie Lebre

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  • Ma page Enseignement se trouve ICI



Thèmes de recherche

  • Modèles graphiques, Réseaux bayésiens dynamiques, Inférence de réseaux génétiques.
  • Inférence bayésienne, algorithmes MCMC, Partage d'information.
  • Modèles stochastiques d'évolution de gènes par substitution, insertion et délétion.
  • Modèles Markoviens, HMM, Mixture Transition Distribution (MTD).

Publications

Accès direct serveur de bibliographie du LSIIT (liste + format bibtex)

  • INFERENCE DE RESEAUX BAYESIENS
    • Articles
      • Non-homogeneous dynamic Bayesian networks with Bayesian regularization for inferring gene regulatory networks with gradually time-varying structure
        F. Dondelinger, S. Lèbre, D. Husmeier, Machine Learning, 2013, Vol 90, Iss. 2, 191-230.[Article][Preprint ]
      • Wisdom of crowds for robust gene network inference
        D. Marbach et al., Nature Methods, 2012 [Article][Preprint ]
      • Dynamic Bayesian networks in molecular plant science: inferring gene regulatory networks from multiple gene expression time series
        F. Dondelinger, D. Husmeier and S. Lebre, Euphytica, 2012, 183 (3), 361-377. [Article]
      • Statistical inference of the time-varying structure of gene-regulation networks
        S. Lèbre, J. Becq, F. Devaux, M. P. H. Stumpf, G. Lelandais, BMC Systems Biology, 2010, 4:130. [Article][Preprint]
      • Inferring dynamic bayesian network with low order independencies
        S. Lèbre, Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 2009: Vol. 8: Iss. 1, Article 9. [Article] [Supplementary Material] [Preprint 1][Preprint 2]
      • An EM algorithm for estimation in the Mixture Transition Distribution Model
        S. Lèbre and P-Y. Bourguignon, Journal of Statistics Computation and Simulation, 2008: Vol. 78 Iss. 8, 713. [Article] [Preprint]

    • Conference Proceedings
      • Inter-time segment information sharing for non-homogeneous dynamic Bayesian networks
        D. Husmeier, F. Dondelinger, S. Lèbre. Proceedings of the The Neural Information Processing Systems NIPS 2010.
      • Heterogeneous Continuous Dynamic Bayesian Networks with Flexible Structure and Inter-Time Segment Information Sharing
        F. Dondelinger, S. Lèbre, D. Husmeier. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML) 2010.

    • Livre
      • Bayesian Networks in R with Applications in Systems Biology
        R. Nagarajan, M. Scutari, S. Lèbre, Springer-Verlag Use R series, Use R!: Vol. 48. Springer. [Livre]

    • Chapitres de livre
      • Nonhomogeneous Dynamic Bayesian Networks in Systems Biology
        S. Lèbre, F. Dondelinger, D. Husmeier, In Next Generation Microarray Bioinformatics : Methods and Protocols
        (J. Wang, A. C. C. Tan, T. Tian) Series: Methods in Molecular Biology, 2012, Vol. 802, Chapitre 13, pp. 199-213. [Livre] [Chapitre]
      • Recovering Genetic Network from Continuous Data with Dynamic Bayesian Networks
        G. Lelandais and S. Lèbre, In Handbook of Statistical Systems Biology (eds M. P. H. Stumpf, D. J. Balding and M. Girolami), John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, UK, 2011, Chapitre 12 [Livre][Chapitre].
      • Modeling a Regulatory Network Using Temporal Gene Expression Data: Why and How?
        S. Lèbre and G. Lelandais, In Automation in Genomics and Proteomics: An Engineering Case-Based Approach: MIT and Harvard interdisciplinary special studies courses
        (R. Benson, G. Alterovitz and M. Ramoni, ed.), Mars 2009, Chapitre 4. [Livre]

    • Mémoire de thèse : Analyse de processus stochastiques pour la génomique : étude du modèle MTD et inférence de réseaux bayésiens dynamiques. [PDF]


  • MODELES D'EVOLUTION DE GENES
    • Articles
      • A new molecular evolution model for Limited Insertion Independent of Substitution
        S. Lèbre, C. J. Michel, Mathematical Biosciences Mathematical Biosciences, 2013, 245, 137-147, [Article]
      • An Evolution Model for Sequence Length Based on Residue Insertion–Deletion Independent of Substitution: An Application to the GC Content in Bacterial Genomes
        S. Lèbre, C. J. Michel, Bulletion of Mathematical Biology, 2012, Vol. 74, Number 8, 1764-1788. [Article][Preprint]
      • A stochastic evolution model for residue Insertion-Deletion Independent from Substitution (IDIS)
        S. Lèbre, C. J. Michel, Computational Biology and Chemistry, 2010, Vol. 34, Iss. 5-6, 259-267. [Article] [Preprint]
    • Poster


Logiciels

  • EDISON : Estimation of Directed Interactions from Sequences Of Nonhomogeneous gene expression, extension du package R ARTIVA , un algorithme MCMC developpé sous R pour l'estimation de réseaux bayésiens dynamiques à structure variable au cours du temps avec partage d'information entre les structures de réseau successives [Dondelinger et al., 2012].
  • ARTIVA : Auto Regressive TIme VArying model, un algorithme MCMC developpé sous R pour l'estimation de réseaux bayésiens dynamiques à structure variable au cours du temps [Lèbre et al., 2010].
  • G1DBN, un package R pour la reconstruction de réseaux génétiques : inférence d'un réseau bayésien dynamique à partir d'indépendence d'ordre 1. Disponible depuis le site du CRAN. [Lèbre, 2009]
  • MTDMarkov, un algorithme EM pour l'estimation des paramètres du modèle MTD (ou Mixture Transition Distribution model), un modèle de Markov parsimonieux. Développé en collaboration avec V. Miele (CNRS, Evry) et disponible depuis la library seq ++ [Lèbre and Bourguignon, 2008].

Principaux Enseignements

  • Processus Markoviens
  • Fouille de données
  • Bioinformatique
  • Programmation Orientée Objet
  • Bases de données

CV

  • Sept. 2008 : Maître de conférences à l' Université de Strasbourg.
  • 2007-2008 : Post-doctorat au Centre for Bioinformatics, Imperial College London.
  • 2004-2007 : Thèse au Laboratoire Statistique et Génome, Evry, sous la direction de Bernard Prum.
    Titre : "Analyse de processus stochastiques pour la génomique : étude du modèle MTD et inférence de réseaux bayésiens dynamiques", manuscrit disponible ici.

Liens personnels

Contact

Mon bureau est le C318, au 3ème étage du LSIIT.

Sophie Lèbre
Maître de conférences
Université de Strasbourg
ICube - UMR7357
Pôle API
Bd Sébastien Brant - BP 10413
67412 Illkirch cedex

Tél : +33 (0)3 68 85 48 89

courriel : sophie.lebre @ icube.unistra.fr

Bioinformatique théorique, Fouille de données et Optimisation stochastique

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