Prédiction des caractéristiques peptidiques et de leurs bioactivités potentielles par apprentissage automatique/intelligence artificielle
Description
Les procédés biotechnologiques d'hydrolyse enzymatique seuls ou en couplages avec des procédés membranaires, utilisés pour la valorisation de coproduits par la production de peptides d'intérêts, génèrent de très nombreuses séquences peptidiques dont l'analyse est généralement effectuée par des méthodes basées sur la spectrométrie de masse (MS). Cependant, ces techniques analytiques génèrent de vastes quantités de données qu'il est difficile d'analyser avec précision à l'aide de modèles statistiques classiques. Différentes stratégies sont maintenant disponibles pour analyser des jeux de données de peptides très diverses issues de la MS, telles que la recherche dans les bases de données, la vectorisation de peptides et l'apprentissage automatique (AA). Cependant ces stratégies n'ont jamais été utilisées pour étudier les processus électromembranaires en lien avec la peptidomique afin de prédire et d'expliquer les performances et les phénomènes de migration. Ainsi, ce projet s'inscrit dans le cadre d'un vaste projet de recherche visant la valorisation éconconcue des coproduits bioalimentaires et le développement de procédés écoefficients (Consortium VITALE), par des approches innovantes et durables basées sur les procédés électromembranaires.
Les objectifs du présent projet sont:
1) Faire une revue de l'état de l'art sur la vectorisation de peptides par modèles de traitement du langage naturel;
2) Développer une approche d'AA pour la vectorisation des peptides en fonction de leurs chaînes d'acides aminés;
3) Développer un modèle d'AA prédictif de(s) bioactivité(s) des peptides en fonction de leur vectorisation.
Domaines de recherche
- Apprentissage automatique
- Intelligence artificielle
- Vectorisation de peptides
- Bioactivités
Directeur de recherche
Laurent Bazinet
Milieu de recherche
Laboratoire de transformation alimentaire et procédés électromembranaires
Site web
Soutien financier disponible par programme d’études
Maîtrise en sciences des aliments - avec mémoire
Description du programmeSoutien financier disponible*
Financement en lien avec le projet de recherche
20000$ par année pendant 2 années.
Salaire de 20 000$ /an (CAD) excluant les avantages sociaux et les bourses de la faculté. Tout(e) candidat(e) ayant une bourse d'un organisme subventionnaire se verra octroyé(e) un supplément de bourse.
Financement en lien avec le programme d'études
Bourses de réussite
| Étapes |
Prime |
| Présentation du projet de recherche ET remise du plan de collaboration |
500$ |
| Dépôt initial du mémoire |
1 000$ |
| Total |
1 500$ |
Financement en lien avec l'Université Laval
* Présentation du soutien financier maximal disponible. Certaines conditions s'appliquent. Sujet à changement sans préavis. Pour plus d'information, renseignez-vous auprès des organismes responsables.
Profil recherché
- Sciences et technologie des aliments
Exigences et conditions
- Obtention d'un diplôme d'ingénieur, d'un baccalauréat en biostatistique, bioinformatique ou sciences des aliments (avec intérêt pour l'intelligence artificielle).
- Aptitudes à l'anglais parlé et écrit démontrées.
Documents exigés
- Lettre de motivation
- Curriculum vitæ
- Relevé de notes
Les applications sont dues pour le 30 novembre 2024 au plus tard ou jusqu'à ce que le ou la candidate ou le candidat soit sélectionné. La personne choisie commencera à l'hiver 2025 ou selon ses disponibilités.
Date limite pour postuler
30 novembre 2024
Pour plus d'information
Véronique Perreault
Professionnelle de recherche
Département des sciences des aliments
veronique.perreault.5@ulaval.ca