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Centre de bio-informatique (CBIO)

La recherche au centre de bio-informatique vise à développer des modèles et des algorithmes pour analyser et comprendre les données biologiques et chimiques, en particulier à travers des modèles probabilistes et des algorithmes d'apprentissage statistique. L’objectif sur le long terme est, à travers de multiples collaborations, de contribuer au développement de nouvelles thérapies en particulier contre le cancer. Afin d'atteindre ces buts les projets s'articulent autour de 5 axes:

  • Bio-informatique et analyse de données biologiques structurées et hétérogènes (séquences génomiques, structures de protéines, réseaux de gènes...), applications en diagnostic, prognostic, et médecine personnalisée.
  • Biologie des systèmes: analyse et reconstruction de réseaux de gènes, intégration de données génomique avec les réseaux de gènes.
  • Traitement et analyse de données pour les nouvelles technologies du vivant, en particulier les puces à ADN, le NGS, les puces à cellules et la microscopie cellulaire
  • Criblage virtuel: docking, apprentissage statistique sur des bases de données de molécules, chemogénomique
  • Théorie et algorithmes en apprentissage statistique: apprentissage sur des données structurées, analyse théorique d'algorithmes d'apprentissage.

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Nikolay Tsanov, Aubin Samacoits, Racha Chouaib, Abdel-Meneem Traboulsi, Thierry Gostan, Christian Weber, Christophe Zimmer, Kazem Zibara, Thomas Walter, Marion Peter, Edouard Bertrand, Florian Mueller. smiFISH and FISH-quant - a flexible single RNA detection approach with super-resolution capability. Nucleic Acids Research, Oxford University Press (OUP): Policy C - Option B, 2016, <10.1093/nar/gkw784>

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Loic Verlingue, Aurélien Dugourd, Gautier Stoll, Emmanuel Barillot, Laurence Calzone, Arturo Londoño-Vallejo. A comprehensive approach to the molecular determinants of lifespan using a Boolean model of geroconversion Aging Cell, Wiley Open Access, 2016, <10.1111/acel.12504>

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