enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes*expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques*

Coordonnées

quentin.ferre@laposte.net
quentin.ferre@laposte.net

Techniques maîtrisées

Biologie : Phylogénie et évolution – Génomique – Réseaux – Méthodes bioinformatiques pour la cis-régulation – Notions de biochimie structurale Mathématiques : Analyse statistique des données NGS – Analyse Multidimensionnelle des Données Machine Learning : SK-Learn, Keras, réseaux neuronaux (CNN, LSTM, ...), classification supervisée et non supervisée, optimisation, analyse de données

Compétences

Langages de programmation : R, Python (Numpy, Pandas, Cython, ...) , C++, Java – Notions de Perl, langages du Web (HTML, PHP, CSS, Javascript), MySQL, Django Informatique : Git – Algorithmique – Pipelines – Interfaces graphiques (Java, Python) – Expérience avec les systèmes Unix (Xubuntu, Debian) et Windows

Doctorat

Intitulé : Biologie-Santé - Spécialité Bioinformatique et Génomique
1ère inscription en thèse : Octobre 2017
École doctorale : Sciences de la Vie et de la Santé
Date de soutenance de la thèse : 23 Mars 2021
Sujet : Tirer parti des combinaisons d'éléments cis-régulateurs
Directeur de thèse : Jacques VAN HELDEN
Co-directeur : Cécile CAPPONI
Unité de recherche : TAGC - Theories and Approaches of Genomic Complexity
Intitulé de l'équipe :

Master

Intitulé : Master Bioinformatique, Biologie Structurale et Génomique
Juin 2017 - AMU
Mention : Très Bien

Langues vivantes

Anglais : C2 - Courant
Espagnol : B2 - Intermédiaire supérieur
Français : Maternel

Production scientifique

  • OLOGRAM: determining significance of total overlap length between genomic regions sets
    Bioinformatics 2019
    Q. Ferré, G. Charbonnier, N. Sadouni, F. Lopez, Y. Kermezli,S. Spicuglia, C. Capponi, B. Ghattas and D. Puthier
    https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz810
  • atyPeak : Correlating TRBS ChIP-seq peaks from multiple datasets in ReMap using deep convolutional autoencoders
    ISMB/ECCB 2019 2019
    Q. Ferré, J. Chèneby, D. Puthier, C. Capponi, B. Ballester
  • Monte Carlo based mining of enriched n-wise combinations of genomic features with dictionary learning
    Bioinformatics 2020
    Q. Ferré, C. Capponi, D. Puthier