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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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Racha Chouaib, Adham Safieddine, Xavier Pichon, Arthur Imbert, Oh Sung Kwon, Aubin Samacoits, Abdel-Meneem Traboulsi, Marie-Cécile Robert, Nikolay Tsanov, Emeline Coleno, Ina Poser, Christophe Zimmer, Anthony Hyman, Hervé Le Hir, Kazem Zibara, Marion Peter, Florian Mueller, Thomas Walter, Edouard Bertrand. A Dual Protein-mRNA Localization Screen Reveals Compartmentalized Translation and Widespread Co-translational RNA Targeting Developmental Cell, Elsevier, 2020, ⟨10.1016/j.devcel.2020.07.010⟩

Joseph Boyd. Deep learning for computational phenotyping in cell-based assays Bioinformatics [q-bio.QM]. PSL Research University, 2020. English. ⟨NNT : 2020PSLEM008⟩

Lotfi Slim. Detection of epistasis in genome wide association studies with machine learning methods for therapeutic target identification Quantitative Methods [q-bio.QM]. PSL Research University, 2020. English. ⟨NNT : 2020PSLEM006⟩

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Perrine Vuagnat, Maxime Frelaut, Toulsie Ramtohul, Clémence Basse, Sarah Diakité, Aurélien Noret, Audrey Bellesoeur, Vincent Servois, Delphine Héquet, Enora Laas, Youlia Kirova, Luc Cabel, Jean-Yves Pierga, Xavier Paoletti, Paul Cottu, François-Clément Bidard. COVID-19 in breast cancer patients: a cohort at the Institut Curie hospitals in the Paris area Preprint, 2020

Yuvia A Perèz Rico, Emmanuel Barillot, Alena Shkumatava. Demarcation of Topologically Associating Domains Is Uncoupled from Enriched CTCF Binding in Developing Zebrafish iScience, Elsevier, 2020, 23 (5), pp.101046. ⟨10.1016/j.isci⟩

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