Florence JAFFREZIC, Directrice de recherche

INRAE, UMR 1313 Génétique Animale et Biologie Intégrative

Domaine de Vilvert, Bat 211, 78352 Jouy en Josas

Tel : +33 (0) 1 34 65 21 94   Fax  : +33 (0) 1 34 65 22 10

Email : florence.jaffrezic@inrae.fr

CV 

2011 : HDR (Habilitation à Diriger les Recherches), Université de Rennes I : "Méthodologie du Modèle Mixte pour la Génomique"

2001 : PhD de l’Université d’Edimbourg (Grande-Bretagne) : "Statistical Models for the Genetic Analysis of Longitudinal Data", encadrée par WG Hill et R. Thompson.

1998 : DEA de Statistiques Mathématiques, mention Bien, Université de Rennes I.

1998 : Diplôme d’Ingénieur de l’ENSAI (Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information).

Equipe

Populations, Statistique et Génome (PSGen)

Domaines de recherche

Analyse de données de génomique haut-débit, principalement transcriptome (microarrays et RNA-seq) : analyse différentielle et inférence de réseaux de gènes. Modèle mixte (linéaire, non linéaire et linéaire généralisé), algorithme EM stochastique, modélisation des variances hétérogènes, analyse de données longitudinales (modélisation de structures de covariance).

Autres activités  

Encadrement 

Depuis Sept. 2014: Co-encadrement avec Grégory Nuel (UPMC) de la thèse de Gilles Monneret "Estimation d'effets causaux dans les réseaux de régulation génique à partir d'observations et d'interventions".

Depuis Sept. 2013: Co-encadrement avec Gilles Celeux (INRIA, Orsay) de la thèse de Mélina Gallopin (ISUP) "Inférence de réseaux de gènes à partir de données de séquençage haut-débit RNA-seq".

2006-2009: Co-encadrement avec Jean-Louis Foulley de la thèse de Guillemette Marot (ENSAI) sur l’Analyse statistique des données d’expression de gènes (détection de gènes différentiellement exprimés, méta-analyse). Prix de thèse de la Société Française de Biométrie 2010.

2007-2010: Co-encadrement avec Rebecca Doerge et Jean-Louis Foulley de la thèse d’Andrea Rau (Purdue University, USA) sur la Reconstruction de réseaux de gènes dans l’analyse des données d’expression.

Enseignement

Cours de Modèles Mixtes à l’ENSAI (20h).

Software (R packages)

HTSFilter (2013): Filter replicated high-throughput transcriptome sequencing data
http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/HTSFilter.html
metaRNASeq (2013): Meta-analysis of RNA-seq data
http://r-forge.r-project.org/R/?group_id=1504

Publications et autres productions récentes

Nuel G, Rau A, Jaffrezic F. 2014. Using pairwise ordering preferences to estimate causal effects in gene expression from a mixture of observational and intervention experiments. Qual Technol Quant Manag 11, 23-37

Rau A., Jaffrezic F., Nuel G. 2013. Joint estimation of causal effects from observational and intervention gene expression data. BMC Systems Biology 7, 111

Gallopin M., Rau A., Jaffrezic F. 2013. A Hierarchical Poisson Log-Normal Model for Network Inference from RNA Sequencing Data. Plos One 8, e77503

Rau A, Gallopin M, Celeux G, Jaffrézic F, 2013. Data-based filtering for replicated high-throughput transcriptome sequencing experiments, Bioinformatics, 29:2146-2152.

Dillies MA, Rau A, Aubert J, Hennequet-Antier C, Jeanmougin M, Servant N, Keime C, Marot G, Castel D, Estelle J, Guernec G, Jagla B, Jouneau L, Laloë D, Le Gall C, Schaëffer B, Le Crom S, Guedj M, andJaffrézic Fon behalf of The French StatOmique Consortium, 2012. A comprehensive evaluation of normalization methods for Illumina high-throughput RNA sequencing data analysis,Briefings in Bioinformatics,doi:10.1093/bib/bbs046.

Mary-Huard T, Jaffrézic F, Robin S, 2012 ExactDAS: An exact test procedure for the detection of differential alternative splicing in microarray experiments, 11(5).

Rau A,Jaffrézic F, Foulley JL, Doerge RW, 2012. Reverse engineering gene regulatory networks using approximate bayesian computation,Statistics and Computing,22:1257–1271, DOI 10.1007/s11222-011-9309-1.

Rau A,Jaffrézic F, Foulley JL, Doerge RW, 2010. An empirical bayesian method for estimating biological networks from temporal microarray data,Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 9(1):9.

Marot G, Foulley JL, Mayer CD,Jaffrézic F, 2009. Moderated effect size combination for microarray meta-analyses and comparison study.Bioinformatics,25(20): 2692-2699.