Mes travaux portent sur la génétique des populations, en particulier le développement de méthodes statistiques et de simulations pour mieux comprendre l’histoire évolutive, la structure spatiale et l’adaptation des populations. Je m’intéresse aux approches intégrant génomique, généalogie et modélisation computationnelle afin de décoder l’information contenue dans les génomes et de relier données individuelles et dynamiques à grande échelle.

• B.Sc. (Hons.) en sciences de la vie, McGill University

• M.Sc. en évolution expérimentale, McGill University

• Ph.D. en génétique des populations, McGill University

• Postdoctorat en génétique statistique, University of Chicago

• Anderson-Trocmé, L., Nelson, D., Zabad, S., Diaz-Papkovich, A., Kryukov, I., … & Gravel, S. (2023). On the genes, genealogies, and geographies of Quebec. Science, 380(6647), 849–855.

• Moldoveanu, D., Ramsay, L., Lajoie, M., Anderson-Trocmé, L., Lingrand, M., … & Watson, I. (2022). Spatially mapping the immune landscape of melanoma using imaging mass cytometry. Science Immunology, 7(70), eabi5072.

• Diaz-Papkovich, A., Anderson-Trocmé, L., & Gravel, S. (2021). A review of UMAP in population genetics. Journal of Human Genetics, 66(1), 85–91.

• Anderson-Trocmé, L., Farouni, R., Bourgey, M., Kamatani, Y., Higasa, K., … & Gravel, S. (2020). Legacy data confound genomics studies. Molecular Biology and Evolution, 37(1), 2–10.
  Présenté dans le podcast Bioinformatics Chat.

• Diaz-Papkovich, A., Anderson-Trocmé, L., Ben-Eghan, C., & Gravel, S. (2019). UMAP reveals cryptic population structure and phenotype heterogeneity in large genomic cohorts. PLoS Genetics, 15(11), e1008432.