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Equipe Traitement de l'information en Biologie Santé
Responsable : Thierry Lecroq
Objectifs
Rechercher, indexer et extraire des informations pertinentes dans : des données biologiques (génomes et expression des génomes) ; des systèmes d’information en santé (terminologies de santé, dossier électronique du patient).
Approches
- structures d’indexation (variations de la transformée de Burrows-Wheeler)
- alignement d'ontologies
- algorithmes de recherche de motifs et de recherche d'information (recherche classique, périodes abéliennes, recherche d'arbres cartésiens)
- correction de données de séquençage de troisième génération
- représentation des connaissances (visualisation et classification)
- l’extraction de connaissances à partir de textes
- accès sémantique aux données
Applications
- Biologie (séquences génomiques)
- Santé (données textuelles non structurées)
Logiciels
- miRabel : Prédiction de cibles de microARN
- HExoSplice : effet des variations sur les sites d'épissage
- Package R SMM : Simulation and Estimation of Multi-State Discrete-Time Semi-Markov and Markov Models
- HG-CoLoR : correction hybride de données de séquençage de troisième génération
- ELECTOR : évaluation des méthodes de correction de données de séquençage de troisième génération
- CONSENT : auto-correction de données de séquençage de troisième génération
- analyse de profil d’expression génique des tumeurs par RT-MLPA (reverse transcriptase multiplex ligation-dependant probe amplification)
- UMI-VarCal : appel de variants de basse fréquence gérant les UMI
- UMI-Gen : générateurs de reads avec UMI
- dsbwt : Efficient pattern matching in degenerate strings with the Burrows-Wheeler transform
- SMART : String Matching Algorithms Research Tool
Projets
- PullCoVapart, ANR, 2020-2021
- SingleC, RIN et FEDER, 2018-2021
- ALENOR, RIN, 2018-2021
Partenaires
Collaborations Internationales
- King's College London (UK), algorithmique du texte
- Université de Catane (Italie), algorithmique du texte
- Université de Palerme (Italie), algorithmique du texte
- Université Nationale de Seoul (Corée du Sud), algorithmique du texte
Collaborations nationales
- LIMICS, informatique médicale
- CRIStAL (équipe BONSAI), algorithmique du texte, bioinformatique
- IRISA (équipe GenScale), algorithmique du texte, bioinformatique
- LIRMM (équipe MAB), algorithmique du texte
Collaborations locales
- DC2N, microARN, protéomique
- GlycoMEV, transcriptomique
- GREYC, algorithmique
- LMRS, biostatistiques
- PANTHER, single cell
- U1245, génomique et transcriptomique
Partenaires industriels
- OmicX, bioinformatique
- BioMérieux, ontologies médicales
