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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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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⟩

Petr Nazarov, Anke Wienecke-Baldacchino, Andrei Zinovyev, Urszula Czerwi?ska, Arnaud Muller, Dorothée Nashan, Gunnar Dittmar, Francisco Azuaje, Stephanie Kreis. Deconvolution of transcriptomes and miRNomes by independent component analysis provides insights into biological processes and clinical outcomes of melanoma patients BMC Medical Genomics, BioMed Central, 2019, 12 (1), pp.132. ⟨10.1186/s12920-019-0578-4⟩

Daniel Gamermann, Arnau Montagud, J Alberto Conejero, Pedro Fernández de Córdoba, Javier Urchueguía. Large scale evaluation of differences between network-based and pairwise sequence-alignment-based methods of dendrogram reconstruction PLoS ONE, Public Library of Science, 2019, 14 (9), pp.e0221631. ⟨10.1371/journal.pone.0221631⟩

Benoit Playe. Machine learning approaches for drug virtual screening Bioinformatics [q-bio.QM]. PSL Research University, 2019. English. ⟨NNT : 2019PSLEM010⟩

Beyrem Khalfaoui, Jean-Philippe Vert. DropLasso: A robust variant of Lasso for single cell RNA-seq data Preprint, 2019

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 Preprint, 2019

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