Subvention de démarrage 2025 du Centre Ludmer
Nous avons le plaisir d’annoncer qu’une subvention de démarrage du Centre Ludmer a été octroyée à cinq excellentes initiatives. Ces subventions, dont le montant varie, sont destinées aux études préliminaires ou aux études de validation de principe en génomique unicellulaire ou en neuro-informatique, dans le domaine de la santé cérébrale. Félicitations aux lauréates et aux lauréats!
Voici les propositions pour lesquelles une subvention a été octroyée :
Cell-Type Specific Mapping of Brain Responses to Nanoplastic Exposure Using Spatial Transcriptomics (Cartographie spécifique du type cellulaire des réponses cérébrales face à l’exposition aux nanoplastiques à l’aide de la transcriptomique spatiale)
Candidate : Corina Nagy, Ph. D.
Cocandidat : Loïc Binan, Ph. D.
Improving Neuroinformatics Workflows in Preclinical Research: Preclinical Open Data Capture (Amélioration des flux de travail en neuro-informatique dans la recherche préclinique : capture de données ouvertes précliniques)
Candidat : Mallar Chakravarty, Ph. D.
Cocandidate : Rose Bagot, Ph. D.
Bridging Biophysical Realism and Neurodiagnostic Utility: A Next-Generation Distributed-Delay Neural Mass Model for Multimodal Brain Simulation (Un pont entre le réalisme biophysique et l’utilité du neuro-diagnostic : un modèle de masse neuronale à retards échelonnés de nouvelle génération pour la simulation cérébrale multimodale)
Candidat : Alan Evans, Ph. D.
Cocandidate : Anisleidy Gonzalez-Mitjans, Ph. D.
Charting Immune Landscapes Across Brain Disorders Using Ultra Rapid Autopsy (Cartographie des paysages immunitaires associés aux troubles cérébraux à l’aide d’autopsies ultrarapides)
Candidate : Stephanie Zandee, Ph. D.
Cocandidat : Charles Couturier, M.D., Ph. D.
Comparison between course of clinically high risk of psychosis patients versus healthy controls given social determinants of health using multi-faceted data and machine learning (Comparaison entre l’évolution de patients présentant un risque clinique élevé de psychose et celle de témoins sains, compte tenu des déterminants sociaux de la santé, à l’aide de données multidimensionnelles et de l’apprentissage automatique)
Candidat : David Benrimoh, M.D.
Cocandidate : Saiyara Islam
