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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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Meyer Scetbon, Laurent Meunier, Jamal Atif, Marco Cuturi. Equitable and Optimal Transport with Multiple Agents Preprint, 2021

Yue Jiao, Fabienne Lesueur, Chloé-Agathe Azencott, Maïté Laurent, Noura Mebirouk, Lilian Laborde, Juana Beauvallet, Marie-Gabrielle Dondon, Séverine Eon-Marchais, Anthony Laugé, Catherine Noguès, Nadine Andrieu, Dominique Stoppa-Lyonnet, Sandrine Caputo. A new hybrid record linkage process to make epidemiological databases interoperable: application to the GEMO and GENEPSO studies involving BRCA1 and BRCA2 mutation carriers BMC Medical Research Methodology, BioMed Central, 2021, 21 (1), pp.155. ⟨10.1186/s12874-021-01299-6⟩

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