index.Rmd

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title: "Hugo Barbot"
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```{r, echo=FALSE, eval=FALSE}
library(htmltools)
thumbnail <- function(title, img, href, caption = TRUE) {
  div(class = "col-sm-4",
      a(class = "thumbnail", title = title, href = href,
        img(src = img),
        div(class = if (caption) "caption",
            if (caption) title)
      )
  )
}

thumbnail("Apple", "images/photo_HB.jpeg", href = "oups")
```


<img src="images/photo_HB.jpeg" alt="mpe" width = "180px" align="right"> </img>
<img src="images/espace.jpg" alt="mpe" width = "20px" align="right"> </img>


Doctorant en Statistiques appliquées à la biologie depuis le 1er Octobre 2023 à l'[IRMAR](https://irmar.univ-rennes.fr/) sous la direction de [David Causeur](https://dcauseur.netlify.app/), [Yuna Blum](https://yuna-blum.com/) et [Magali Richard](https://magrichard.github.io/index.html). Je fait également partie de l'équipe [BIS2.0](https://igdr.univ-rennes.fr/silico-biology) et de l'équipe [MAGe](https://www.timc.fr/mage). Mon doctorat s'inscrit dans le projet [M4DI](https://m4di.univ-amu.fr/) créé dans le cadre du  Programme et Équipement Prioritaire de Recherche Santé Numérique (Plan Innovation Santé 2030).

Je travail sur la conception d'une nouvelle méthode de [déconvolution cellulaire](https://en.wikipedia.org/wiki/Cellular_deconvolution) multi-omiques avec un cadre statistique bien définie. Je m'interresse aux liens entre données omiques et à leur integration, aux modèles de regression non-normale et à l'inférence en grandes dimensions.

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