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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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Les dernières publications

Marine Le Morvan, Jean-Philippe Vert. Supervised Quantile Normalisation Preprint, 2017

S Outh-Gauer, C Le Tourneau, C Broudin, F Scotte, H Roussel, Stéphane Hans, M Mandavit, E Tartour, Cécile Badoual. Current events in immunotherapy for upper aerodigestive tract cancer Annales de Pathologie, Elsevier Masson, 2017, <10.1016/j.annpat.2016.12.013>

J. Lages, Shepelyansky Dima L., Andrei Zinovyev. Inferring hidden causal relations between pathway members using reduced Google matrix of directed biological networks Preprint, 2016

Marine Le Morvan, Andrei Zinovyev, Jean-Philippe Vert. NetNorM: capturing cancer-relevant information in somatic exome mutation data with gene networks for cancer stratification and prognosis Preprint, 2016

Tobias Marschall, Manja Marz, Thomas Abeel, Louis Dijkstra, Bas E. Dutilh, Ali Ghaffaari, Paul Kersey, Wigard P. Kloosterman, Veli Makinen, Adam M. Novak, Benedict Paten, David Porubsky, Eric Rivals, Can Alkan, Jasmijn A. Baaijens, Paul I. W. De Bakker, Valentina Boeva, Raoul J. P. Bonnal, Francesca Chiaromonte, Rayan Chikhi, Francesca D. Ciccarelli, Robin Cijvat, Erwin Datema, Cornelia M. Van Duijn, Evan E. Eichler, Corinna Ernst, Eleazar Eskin, Erik Garrison, Mohammed El-Kebir, Gunnar W. Klau, Jan O. Korbel, Eric-Wubbo Lameijer, Benjamin Langmead, Marcel Martin, Paul Medvedev, John C. Mu, Pieter Neerincx, Klaasjan Ouwens, Pierre Peterlongo, Nadia Pisanti, Sven Rahmann, Ben Raphael, Knut Reinert, Dick De Ridder, Jeroen De Ridder, Matthias Schlesner, Ole Schulz-Trieglaff, Ashley D. Sanders, Siavash Sheikhizadeh, Carl Shneider, Sandra Smit, Daniel Valenzuela, Jiayin Wang, Lodewyk Wessels, Ying Zhang, Victor Guryev, Fabio Vandin, Kai Ye, Alexander Schönhuth. Computational pan-genomics: status, promises and challenges Briefings in Bioinformatics, Oxford University Press (OUP), 2016, <10.1093/bib/bbw089>

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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