Équipe CSTB : Systèmes Complexes et Bioinformatique Translationnelle

Différences entre les versions de « Génomique Évolutive et Médicale »

De Équipe CSTB : Systèmes Complexes et Bioinformatique Translationnelle
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* La compréhension de l’'''évolution de systèmes biologiques''', qu’il s’agisse de processus biologiques ou d’espèces.  
 
* La compréhension de l’'''évolution de systèmes biologiques''', qu’il s’agisse de processus biologiques ou d’espèces.  
  
Une des spécificités de notre équipe réside dans l’exploitation de méthodes bio-informatiques traditionnelles (analyse de séquences biologiques, étude des relations séquences/structure/fonction, génomique comparative, graphes d’interactions, etc) afin de générer des connaissances qui peuvent ensuite guider des approches d’intelligence artificielle. Cette combinaison originale repose sur la pluralité et la complémentarité des compétences internes à l’équipe.
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Pour ce faire, nous utilisons et développons un large panel d'approches :
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* analyse de séquences biologiques
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* étude des relations séquences/structure/fonction
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* génomique comparative intra- et inter-espèces
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* graphes
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* intelligence artificielle
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Une des spécificités de notre équipe réside dans l’exploitation de méthodes bio-informatiques traditionnelles afin de générer des connaissances qui peuvent ensuite guider des approches d’intelligence artificielle. Cette combinaison originale repose sur la pluralité et la complémentarité des compétences internes à l’équipe.
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== Champs d'applications et projets en cours ==

Version du 30 juin 2022 à 15:35

Responsable : Odile LECOMPTE

Participants permanents : Nathalie AL MAKDESSI, Ali AYADI, Anne JEANNIN, Claudine MAYER, Christian MICHEL, Luc MOULINIER, Olivier POCH, Laetitia POIDEVIN, Jean-Sébastien SERENI, Julie THOMPSON

Post-doctorant : Kirsley CHENNEN

Ingénieur contractuel : Arnaud KRESS

Doctorants : Lena BONASSIN, Luka Ljudevit BOSTJANCIC, Célia ENDERLIN, Corentin MEYER, Christelle RUTZ, Alix SIMON

Objectifs et approches

Nos travaux sont centrés sur l’extraction de connaissances à partir de données omiques (génomes, transcriptomes, protéomes, métabolomes, lipidomes, interactomes) avec deux objectifs principaux :

  • La caractérisation des relations génotype/phénotype, en particulier dans le cadre de maladies génétiques complexes
  • La compréhension de l’évolution de systèmes biologiques, qu’il s’agisse de processus biologiques ou d’espèces.

Pour ce faire, nous utilisons et développons un large panel d'approches :

  • analyse de séquences biologiques
  • étude des relations séquences/structure/fonction
  • génomique comparative intra- et inter-espèces
  • graphes
  • intelligence artificielle

Une des spécificités de notre équipe réside dans l’exploitation de méthodes bio-informatiques traditionnelles afin de générer des connaissances qui peuvent ensuite guider des approches d’intelligence artificielle. Cette combinaison originale repose sur la pluralité et la complémentarité des compétences internes à l’équipe.

Champs d'applications et projets en cours