• Intérêts de recherche

    Bioinformatique, Intelligence Artificielle et Analyse des données

    • Développement de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique non-supervisées et supervisées
    • Utilisation de méthodes d’apprentissage automatique, y compris le clustering et l’apprentissage profond, pour l’analyse des données biologiques et biomédicales
    • Analyse phylogénétique
    • Génomique
    • Évolution et origine de SARS-CoV-2
    • Analyse des données CRISPR/CAS9
    • Analyse des données de criblage à haut débit (High Throughput Screening - HTS)
    Mes recherches actuelles portent également sur le développement d’un système de recommandation automatisé, basé sur l’apprentissage profond, servant à recommander le meilleur algorithme de clustering pour un jeu de données fourni en entrée, sur le développement d’un modèle d’apprentissage automatique générique servant à définir la notion de cluster, ainsi que sur la comparaison de différentes approches d’auto-encodage et de différents algorithmes de clustering en vue d’obtention d’un meilleur clustering.

  • Professeur
    Vladimir Makarenkov
    Full professor / Professeur titulaire
    Directeur du DESS en Bioinformatique à l'UQAM
    Département d'Informatique, Université du Québec à Montréal (UQAM)
    Membre régulier du LaCIM et membre affilié du Mila


    CV et publications

  • Dernières publications

    Pour la list complète des publications, voir ma page Google Scholar

  • Logiciels développés

    T-REX web server (link) The T-REX (tree and reticulogram reconstruction) web server allows the users to perform several popular methods of phylogenetic analysis as well as some new phylogenetic algorithms for inferring, drawing and statistical validation of phylogenetic trees and networks
    SimPlot++ (link) Multi-platform application for representing sequence similarity and detecting recombination
    DuneScan (link) Deep uncertainty estimation for skin cancer (DuneScan web server)
    CRISPR-Cas9 (data and program repository) (link) CRISPR-Cas9 benchmark data and program repository for on- and off-target experiments
    Armadillo workflow platform (link) Armadillo is a workflow platform dedicated to phylogenetic as well as general bioinformatics analysis. A number of important computational biology tools have been included in the first release. The Armadillo platform is open-source and allows users to develop their own modules and/or integrate existing computer applications
    HTS Corrector (link) HTS Corrector software is designed to examine and visualize HTS data and correct experimental HTS assays
    Optimal Variable Weighting (link) Optimal variable weighting for ultrametric and additive clustering and k-means partitioning (with Pierre Legendre, Université de Montréal)
    Linear and Polynomial RDA and CCA (link) Linear and polynomial canonical analysis (with Pierre Legendre, Université de Montréal)
    Robinson and Foulds distance (link) Program for computation of the Robinson and Foulds topological distance between two phylogenetic trees (with Pierre Legendre, Université de Montréal)