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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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Andrei Zinovyev, Urszula Czerwinska, Laura Cantini, Emmanuel Barillot, Klaus Frahm, Dima Shepelyansky. Collective intelligence defines biological functions in Wikipedia as communities in the hidden protein connection network PLoS Computational Biology, Public Library of Science, 2020, ⟨10.1371/journal.pcbi.1007652⟩

Chloé-Agathe Azencott. Machine learning tools for biomarker discovery Machine Learning [stat.ML]. Sorbonne Université UPMC, 2020

Nasim Mavaddat, Antonis Antoniou, Thea Mooij, Maartje Hooning, Bernadette Heemskerk-Gerritsen, Catherine Noguès, Marion Gauthier-Villars, Olivier Caron, Paul Gesta, Pascal Pujol, Alain Lortholary, Daniel Barrowdale, Debra Frost, D. Gareth Evans, Louise Izatt, Julian Adlard, Ros Eeles, Carole Brewer, Marc Tischkowitz, Alex Henderson, Jackie Cook, Diana Eccles, Klaartje van Engelen, Marian Mourits, Margreet Ausems, Linetta Koppert, John Hopper, Esther John, Wendy Chung, Irene Andrulis, Mary Daly, Saundra Buys, Javier Benitez, Trinidad Caldés, Anna Jakubowska, Jacques Simard, Christian Singer, Yen Tan, Edith Olah, Marie Navratilova, Lenka Foretova, Anne-Marie Gerdes, Marie-José Roos-Blom, Flora van Leeuwen, Brita Arver, Håkan Olsson, Rita Schmutzler, Christoph Engel, Karin Kast, Kelly-Anne Phillips, Mary Beth Terry, Roger Milne, David Goldgar, Matti Rookus, Nadine Andrieu, Douglas Easton. Risk-reducing salpingo-oophorectomy, natural menopause, and breast cancer risk: an international prospective cohort of BRCA1 and BRCA2 mutation carriers Breast Cancer Research, BioMed Central, 2020, 22 (1), pp.8. ⟨10.1186/s13058-020-1247-4⟩

Michel Cucherat, Silvy Laporte, Olivier Delaitre, Jehan-Michel Behier, Anne d'Andon, Florence Binlich, Serge Bureau, Catherine Cornu, Cécile Fouret, Natalie Hoog Labouret, Bruno Laviolle, Houda Miadi-Fargier, Xavier Paoletti, Matthieu Roustit, Tabassome Simon, Nathalie Varoqueaux, Eric Vicaut, Jérémie Westerloppe. From single-arm studies to externally controlled studies. Methodological considerations and guidelines Thérapie, EDP Sciences, 2020, 75 (1), pp.21-27. ⟨10.1016/j.therap.2019.11.007⟩

Michel Cucherat, Silvy Laporte, Olivier Delaitre, Jehan-Michel Behier, Anne d'Andon, Florence Binlich, Serge Bureau, Catherine Cornu, Cécile Fouret, Natalie Hoog Labouret, Bruno Laviolle, Houda Miadi-Fargier, Xavier Paoletti, Matthieu Roustit, Tabassome Simon, Nathalie Varoqueaux, Eric Vicaut, Jérémie Westerloppe. Des études mono-bras aux études de comparaison externe. Considérations méthodologiques et recommandations Thérapie, EDP Sciences, 2020, 75 (1), pp.13-19. ⟨10.1016/j.therap.2019.12.002⟩

Larissa Mourao, Guillaume Jacquemin, Mathilde Huyghe, Wojciech Nawrocki, Naoual Menssouri, Nicolas Servant, Silvia Fre. Lineage tracing of Notch1-expressing cells in intestinal tumours reveals a distinct population of cancer stem cells Scientific Reports, Nature Publishing Group, 2019, 9, pp.888. ⟨10.1038/s41598-018-37301-3⟩

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