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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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Xavier Pichon, Konstadinos Moissoglu, Emeline Coleno, Tianhong Wang, Arthur Imbert, Marion Peter, Racha Chouaib, Thomas Walter, Florian Mueller, Kazem Zibara, Edouard Bertrand, Stavroula Mili. The kinesin KIF1C transports APC-dependent mRNAs to cell protrusions Preprint, 2021

Héctor Climente-González, Christine Lonjou, Fabienne Lesueur, Dominique Stoppa-Lyonnet, Nadine Andrieu, Chloé-Agathe Azencott. Biological networks and GWAS: comparing and combining network methods to understand the genetics of familial breast cancer susceptibility in the GENESIS study Preprint, 2021

Abdelkader Behdenna, Julien Haziza, Chloé-Agathe Azencott, Akpéli Nordor. pyComBat, a Python tool for batch effects correction in high-throughput molecular data using empirical Bayes methods Preprint, 2021

Diane Duroux, Héctor Climente-González, Chloé-Agathe Azencott, Kristel van Steen. Interpretable network-guided epistasis detection Preprint, 2021

Benoit Playe, Véronique Stoven. Evaluation of deep and shallow learning methods in chemogenomics for the prediction of drugs specificity Journal of Cheminformatics, Chemistry Central Ltd. and BioMed Central, 2020, 12 (1), ⟨10.1186/s13321-020-0413-0⟩

Andrea Checcoli, Jonathan Pol, Aurelien Naldi, Vincent Noël, Emmanuel Barillot, Guido Kroemer, Denis Thieffry, Laurence Calzone, Gautier Stoll. Dynamical Boolean Modeling of Immunogenic Cell Death Frontiers in Physiology, Frontiers, 2020, 11, pp.590479. ⟨10.3389/fphys.2020.590479⟩

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