Différences entre les versions de « Génomique Évolutive et Médicale »
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* La caractérisation des '''relations génotype/phénotype''', en particulier dans le cadre de maladies génétiques complexes | * 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. | * La compréhension de l’'''évolution de systèmes biologiques''', qu’il s’agisse de processus biologiques ou d’espèces. | ||
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Pour ce faire, nous utilisons et développons un large panel d'approches : | Pour ce faire, nous utilisons et développons un large panel d'approches : | ||
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* génomique comparative intra- et inter-espèces | * génomique comparative intra- et inter-espèces | ||
* graphes | * graphes | ||
Version du 30 juin 2022 à 15:36
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 séquence/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.