Monsieur Malek SENOUSSI / Docteur
Enseignement et recherche, enseignement supérieur*Recherche en milieu académique*Recherche en entreprise, R&D du secteur privé*enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en milieu académique*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*
Emplois
Recherche : NON
Techniques maîtrisées
Informatique, Machine Learning, Deep Learning.
Doctorat
Titre : Informatique
1ère inscription en thèse : 16 novembre 2020 / 2A
Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique de Marseille
Date de soutenance de thèse : 2 juillet 2024
Sujet : Méthodes de classification pour les données de séquençage de l'ARN à l'échelle de la cellule unique
Directeur de thèse : ARTIERES Thierry
Co-directeur : VILLOUTREIX Paul
Unité de recherche : LIS Laboratoire d'Informatique et Systèmes
Master
Titre : Sciences et Technologies
septembre 2020 - Aix-Marseille Université
Mention : Passable
Production scientifique
-
Partial label learning for automated classification of single-cell transcriptomic profiles
Plos Computational Biology, 2024
Malek Senoussi, Thierry Artieres, Paul Villoutreix
https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1012006
-
Random walk informed heterogeneity detection reveals how the lymph node conduit network influences T cells collective exploration behavior
PLOS Computational Biology, 2023
Song, Solène AND Senoussi, Malek AND Escande, Paul AND Villoutreix, Paul
https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011168
-
Classification hiérarchique pour des données transcriptomiques faiblement supervisées
2022
Malek Senoussi, Thierry Artieres, Paul Villoutreix
https://hal.science/hal-04327608/document
-
Random walk informed community detection reveals heterogeneities in the lymph node conduits network
2022
Solène Song, Malek Senoussi, Paul Escande, Paul Villoutreix
Langues
Anglais : C1 - Avancé
Français : C2 - Maternel