Applied Computational Genomics Team

L'équipe de génomique computationnelle appliquée se concentre sur les aspects théoriques et computationnels de la modélisation du processus d'évolution du génome et des changements adaptatifs. Face à la taille et à la complexité croissantes des données moléculaires, nous nous efforçons de suivre le rythme en fournissant des solutions computationnelles précises, évolutives et pratiques qui permettent à un large éventail de scientifiques d'analyser les modèles d'évolution et de sélection naturelle dans de grandes données génomiques et omiques. Nous développons des méthodes bioinformatiques pour des applications réelles, allant de la biotechnologie à la recherche biomédicale, en passant par l'écologie et l'agriculture. Par exemple, dans le cadre de notre projet interdisciplinaire Sinergia, nous recherchons des biomarqueurs du cancer colorectal qui sous-tendent la réactivité au traitement en combinant la génomique, l'histomique et la pharmacogénomique, et en les intégrant au moyen d'un classificateur multimodal basé sur l'IA.

Nous avons également travaillé sur l'intégration de données dans le cadre du projet NRP75 Bigdata, qui vise à permettre des requêtes sémantiques sophistiquées dans des bases de données volumineuses, décentralisées et hétérogènes via une interface intuitive.

Dans le prolongement de ce projet, nous développons un système automatisé de découverte basée sur la littérature (LBD) dans le contexte des médicaments à base de produits naturels, en utilisant les technologies du web sémantique