Jeremie Poschmann: Data-driven discovery in human diseases through multi-omics profiling of the circulating immune system
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Jeremie Poschmann leads a research group at INSERM and Université de Nantes, where he investigates the human immune system with a focus on the circulating immune compartment. His work combines multi-omics and data-driven approaches to uncover immune mechanisms that influence disease susceptibility and patient outcomes, particularly in infectious and psychiatric conditions. Trained originally as a nurse, Dr. Poschmann entered science driven by a deep curiosity for the unresolved complexities of human biology. His career has taken him through Germany, Belgium, Canada, Singapore, the UK, and France, shaping his collaborative and cross-disciplinary mindset. A self-taught bioinformatician, he values independence in research and actively fosters a diverse and inclusive team. In this Genomic Press Interview, he reflects on pivotal moments in his journey including an early fascination with genome-wide discovery and shares how pre-existing immune states may help explain why individuals respond differently to disease exposure. Outside the lab, he finds balance through surfing and chess, which keeps his thinking sharp. Committed to translating research into real-world impact, Dr. Poschmann is equally passionate about mentoring emerging scientists and building a culture that supports innovation and integrity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».