Alexia CALOVOULOS - Admise au titre de docteur

alexia.calovoulos@outlook.fr
Identifiant ORCID 0000000210383442
Identifiant Hal https://hal.archives-ouvertes.fr/search/index/?q=%2A&authIdHal_s=Alexia Calovoulos
Compte LinkedIn www.linkedin.com/in/alexia-calovoulos-2250a5171

Projet professionnel :

Recherche en milieu académique
Recherche en entreprise, R&D du secteur privé
Pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
Métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
Médiation scientifique, communication et journalisme scientifique, édition scientifique, relations internationales

Techniques maîtrisées :
Microscopie électronique ( SBF SEM, Microscopie electronique à Transmission...), microscopie à fluorescence, Biologie moléculaire (RT qPCR, western Blot, extraction ARN...), Biologie cellulaire (2D et 3D), maitrise de logiciels de segmentation ( ITK SNAP, Vast Lite...)

Expérience professionnelle :
En recherche d'emploi depuis le 15 juin 2024

Doctorat Biologie Cellulaire et Physiopathologie

Thèse soutenue le 14 juin 2024 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Sciences de la Vie et de la Santé

Sujet : Etude de l’organisation tridimensionnelle des tissus d’hépatoblastome par imagerie volumétrique : lien avec la voie Wnt/b-caténine ?

Mots-clés de la thèse : microscopie,voie de signalisation Wnt,sphéroïdes,foie,Cancer,imagerie,

Direction de thèse : Christophe GROSSET

Unité de recherche : BoRdeaux Institute of onCology UMR 1312 - BORDEAUX
Intitulé de l'équipe : Methods and innovations for research in pediatric cancers

Master - Master Biologie Santé parcours Cancer-Biology

obtenu en juin 2020 - Université de Montpellier
Option : Cancérologie

Production scientifique

- Co-premiers auteurs: Florian Robert, Alexia Calovoulos Laurent Facq, Fanny Decoeur, Etienne Gontier, Christophe F.Grosset, Baudouin Denis de Senneville 2024. Enhance Instance Cell Segmentation in Scanning Electron Microscopy images via a Deep Contour Closing Operator Segmentation with Scanning electron microscopy images via deep learning methodology , 21 pages , https://openreview.net/pdf?id=TCMzTWprtW
- Laura Ordas ,Luca Costa,Antoine Lozano,Christophe Chevillard ,Alexia Calovoulos,Diala Kantar,Laurent Fernández,Lucie Chauvin ,Patrice Dosset ,Christine Doucet ,Lisa Héron-Milhavet, Elena Odintsova,Fedor Berditchevski ,Pierre-Emmanuel Milhiet, et Christine Benistant, 2021. Mechanical Control of Cell Migration by the Metastasis Suppressor Tetraspanin CD82/KAI1 MDPI Cells PMC8234748, 19 Pages , https://www-ncbi-nlm-nih-gov.proxy.insermbiblio.inist.fr/pmc/articles/PMC8234748/

Dernière mise à jour le 13 mai 2024