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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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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⟩

Racha Chouaib, Adham Safieddine, Xavier Pichon, Arthur Imbert, Oh Sung Kwon, Aubin Samacoits, Abdel-Meneem Traboulsi, Marie-C�cile Robert, Nikolay Tsanov, Emeline Coleno, Ina Poser, Christophe Zimmer, Anthony Hyman, Herv� Le Hir, Kazem Zibara, Marion Peter, Florian Mueller, Thomas Walter, Edouard Bertrand. A localization screen reveals translation factories and widespread co-translational RNA targeting Preprint, 2020

Perrine Vuagnat, Maxime Frelaut, Toulsie Ramtohul, Cl�mence Basse, Sarah Diakit�, Aur�lien Noret, Audrey Bellesoeur, Vincent Servois, Delphine H�quet, Enora Laas, Youlia Kirova, Luc Cabel, Jean-Yves Pierga, Xavier Paoletti, Paul Cottu, Fran�ois-Cl�ment Bidard. COVID-19 in breast cancer patients: a cohort at the Institut Curie hospitals in the Paris area Preprint, 2020

Yuvia A Per�z 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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