Biologist and biology educator applying computational approaches to explore biological data and complex living systems.
Biologiste et enseignante en biologie mobilisant des approches computationnelles pour explorer les données biologiques et la complexité du vivant.

I am a biology teacher and biologist, integrating bioinformatics approaches into my work to study biological systems through data. My projects span genomics, transcriptomics, epigenomics, and host–pathogen interactions, with a strong emphasis on reproducible analysis and biological interpretation.

Through applied projects, I explore how molecular data can inform questions in neuroscience, human health, and microbial biology, while developing strong computational and analytical skills to conduct rigorous biological data analysis and interpretation.

FR 🇫🇷 :
Je suis enseignante et biologiste, intégrant la bioinformatique comme outil d’analyse pour étudier les systèmes biologiques à partir de données. Mes projets couvrent la génomique, la transcriptomique, l’épigénomique et les interactions hôte–pathogène, avec une attention particulière portée à l’analyse reproductible et à l’interprétation biologique.

À travers des projets appliqués, j’explore comment les données moléculaires peuvent éclairer des questions en neurosciences, santé humaine et microbiologie, tout en développant des compétences computationnelles et analytiques pour mener des analyses biologiques rigoureuses et interprétables.

Methods & Data Types / Méthodes et types de données

• Genomics & Transcriptomics — RNA-seq analysis, differential expression, temporal and condition-dependent responses.
• Epigenomics / Épigénomique — DNA methylation, chromatin regulation, gene expression control.

Biological Systems / Systèmes biologiques

• Host–Pathogen Interactions / Interactions hôte–pathogène — dual RNA-seq, microbial adaptation, and host responses.
• Neurobiology & Stress Biology / Neurobiologie et biologie du stress — molecular responses to environmental and physiological stressors.

Computational Framework / Cadre computationnel

• Computational Biology / Biologie computationnelle — reproducible pipelines, algorithmic thinking, genomic data analysis.

Building solid foundations in:

• Algorithmic thinking in bioinformatics
• Data visualization & reproducible research
• Genomic data science & Biopython practice These skills are applied through progressively complex bioinformatics projects using real biological datasets.

FR 🇫🇷 :
Je développe des compétences solides en :

• Raisonnement algorithmique appliqué à la bioinformatique
• Visualisation et analyse reproductible des données biologiques
• Sciences des données génomiques et apprentissage de Biopython Ces compétences sont mises en pratique au travers de projets de bioinformatique de plus en plus complexes, basés sur des jeux de données biologiques réels.

• Continue developing expertise in genomics, transcriptomics, and integrative biological data analysis.
• Apply bioinformatics approaches to questions in human health, disease, and host–microbe interactions.
• Collaborate on open research linking biology, computation, and education.

These next steps aim to further establish bioinformatics as a core tool for analyzing and interpreting complex biological systems.

FR 🇫🇷 :

• Approfondir mon expertise en génomique, transcriptomique et analyse intégrative de données biologiques.
• Appliquer la bioinformatique à des problématiques de santé humaine, de maladie et d’interactions hôte–microbe.
• Collaborer à des projets ouverts reliant biologie, informatique et éducation.

Ces prochaines étapes visent à renforcer la bioinformatique en tant qu'outil central pour l’analyse et l’interprétation de systèmes biologiques complexes.

“Understanding biology today means learning to listen to data.”
« Comprendre la biologie aujourd’hui, c’est apprendre à écouter les données.»
— Yasmina Soumahoro