Marzia A. Cremona est professeure adjointe en science des données au département d’Opérations et Systèmes de Décision de l’Université Laval et chercheuse au centre de recherche du CHU de Québec– Université Laval. Elle a obtenu un doctorat en Modèles et Méthodes Mathématiques pour l’Ingénierie du Politecnico di Milano (Italie) et elle est arrivée à l’Université Laval après avoir travaillé pendant quatre ans à la Pennsylvania State University (États-Unis). Ses intérêts de recherche portent sur le développement de méthodes statistiques et informatiques pour l’analyse de données complexes et de grande dimension et sur l’application de ces méthodes en biologie computationnelle. En effet, une grande partie de sa recherche se situe à l’interface entre la statistique et les sciences «omiques».

Analyse des données fonctionnelles en biologie computationnelle

Les données «omiques» générées par les techniquesde séquençage de nouvelle génération (NGS) posent plusieurs défis pour réaliser des analyses statistiques fiables, qui sont nécessaires pour dévoiler les mécanismes biologiques et les conséquences qu’ils ont sur la fonction et l’évolution du génome, ainsi que sur les maladies. La plupart de ces données peuvent être considérées à haute résolution et représentées sous forme de courbes sur le génome. L’analyse des données fonctionnelles (ADF), une branche des statistiques visant à analyser les courbes (fonctions mathématiques), joue un rôle essentiel dans l’exploitation des résultats des technologies NGS. En effet, considérer les courbes comme des unités statistiques dotées de formes augmente notre capacité à extraire à la fois des modèles globaux interprétables et des informations locales pertinentes à partir de ces données, permettant une interprétation biologique sophistiquée des informations de forme.

Une partie importante du programme de recherche du Dr Cremona concerne le développement de nouvelles techniques de l’ADF, dans le but d’élargir la portée de l’ADF à de nombreux domaines de la biologie computationnelle. Un aspect important de sa recherche est sa nature collaborative et multidisciplinaire. En effet, elle est impliquée dans de nombreuses collaborations internationales impliquant l’analyse de différents types de données «omiques», par exemple sur l’évolution moléculaire, la génomique évolutive et la génétique humaine.

Hôpital Saint-Sacrement
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J0-08
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2449
Québec, Quebec
Canada G1V 0A6
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Weissensteiner MH, Cremona MA, Guiblet WM, Stoler N, Harris RS, Cechova M, Eckert KA, Chiaromonte F, Huang YF, Makova KD

Accurate sequencing of DNA motifs able to form alternative (non-B) structures

Article de revue

Genome Res, 33 (6), 2023.

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Jalili V, Cremona MA, Palluzzi F

Rescuing biologically relevant consensus regions across replicated samples

Article de revue

BMC Bioinformatics, 24 (1), 2023.

Résumé | Liens:

Severino F, Cremona MA, Dadié É

COVID-19 effects on the Canadian term structure of interest rates

Article de revue

Rev Econ Anal, 14 (2), 2022.

| Liens:

Arbeithuber B, Cremona MA, Hester J, Barrett A, Higgins B, Anthony K, Chiaromonte F, Diaz FJ, Makova KD

Advanced age increases frequencies of de novo mitochondrial mutations in macaque oocytes and somatic tissues

Article de revue

Proc Natl Acad Sci U S A, 119 (15), 2022.

Résumé | Liens:

Boschi T, Di Iorio J, Testa L, Cremona MA, Chiaromonte F

Functional data analysis characterizes the shapes of the first COVID-19 epidemic wave in Italy

Article de revue

Sci Rep, 11 (1), 2021.

Résumé | Liens:

Guiblet WM, Cremona MA, Harris RS, Chen D, Eckert KA, Chiaromonte F, Huang YF, Makova KD

Non-B DNA: a major contributor to small- and large-scale variation in nucleotide substitution frequencies across the genome

Article de revue

Nucleic Acids Res, 49 (3), 2021.

Résumé | Liens:

Arbeithuber B, Hester J, Cremona MA, Stoler N, Zaidi A, Higgins B, Anthony K, Chiaromonte F, Diaz FJ, Makova KD

Age-related accumulation of de novo mitochondrial mutations in mammalian oocytes and somatic tissues

Article de revue

PLoS Biol, 18 (7), 2020.

Résumé | Liens:

Chen D, Cremona MA, Qi Z, Mitra RD, Chiaromonte F, Makova KD

Human L1 Transposition Dynamics Unraveled with Functional Data Analysis

Article de revue

Mol Biol Evol, 37 (12), 2020.

Résumé | Liens:

Di Iorio J, Chiaromonte F, Cremona MA

On the bias of H-scores for comparing biclusters, and how to correct it

Article de revue

Bioinformatics, 36 (9), 2020.

| Liens:

Cremona MA, Xu H, Makova KD, Reimherr M, Chiaromonte F, Madrigal P

Functional data analysis for computational biology

Article de revue

Bioinformatics, 35 (17), 2019.

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Projets actifs

  • Applications of variable selection methods for scalar-on-function regression, du 2023-05-01 au 2024-04-30
  • Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT), du 2022-04-01 au 2028-03-31
  • Exploitation de méthodes statistiques pour les données fonctionnelles dans les études "omiques", du 2023-07-01 au 2027-06-30
  • Exploitation de méthodes statistiques pour les données fonctionnelles dans les études "omiques", longitudinales et épidémiologiques, du 2023-07-01 au 2027-06-30
  • Fonds de démarrage - Nouveau chercheur, du 2023-09-14 au 2025-03-31
  • Functional data analysis methods for genomics and financial data, du 2020-04-01 au 2025-03-31
  • Prédiction de l'hypoglycémie induite par l'exercice chez les jeunes atteints de diabète de type 1, du 2023-04-01 au 2024-03-31
  • Probabilistic K-means with local alignment for clustering and motif discovery in functional data, du 2023-05-01 au 2024-04-30
  • Unsupervised learning methods to discover patterns in fuctional data, du 2019-12-05 au 2025-04-30

Projets terminés récemment

  • Age-Related accumulation of de novo mitochondrial mutations in mammalian oocytes and somatic tissues, du 2021-05-01 au 2022-04-30
  • Bubble detection in time series via functional motif discovery, du 2020-06-01 au 2022-05-31
  • Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT), du 2015-04-01 au 2022-03-31
  • Functional data analysis characterizes the shapes of the first COVID-19 epidemic wave in Italy, du 2022-02-21 au 2023-04-30
  • Functional data analysis characterizes the shapes of the first COVID-19 epidemic wave in Italy, du 2022-06-01 au 2023-04-30
  • On the bias of H-scores for comparing biclusters, and how to correct it, du 2021-05-01 au 2022-04-30
  • Price pattern detection via functional biclustering, du 2022-09-01 au 2023-02-02
  • Sélection de variables fonctionnelles pertinentes à l'aide d'espaces de Hilbert à noyau reproduisant, du 2022-02-02 au 2022-04-30
Information provenant du registre des projets de recherche de l'Université Laval