Classification des variants de signification inconnue des gènes BRCA1 et BRCA2 par approche de machine learning
| Titre | Classification des variants de signification inconnue des gènes BRCA1 et BRCA2 par approche de machine learning |
| Type | Rapport de stage |
| Auteurs | Jussien Keva |
| Directeurs | Escobar-Bach Mikaël |
| Année | 2024 |
| URL | https://dune.univ-angers.fr/fichiers/19001659/2024TMMA18675/fichier/18675F.pdf |
| Mots-clés | cancer, classification, modélisation |
| Résumé | Construction de modèles de classification visant à déterminer le caractère pathogène des variants de signification inconnue des gènes BRCA1 et BRCA2 |
| Résumé en anglais | Construction of a classification models to determine the pathogenicity of variants of unknown significance in the BRCA1 and BRCA2 genes |
| Langue de rédaction | Français |
| Nb pages | 53 |
| Diplôme | Master Mathématiques et Applications |
| Date de soutenance | 2024-09-02 |
| Editeur | Université Angers |
| Place Published | Angers |
| Entreprise | Institut de Cancérologie de l'Ouest |
| Tuteur | Mikael Escobar-Bach |
| Libellé UFR | UFR de Sciences |