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Dernière mise à jour : Mai 2018

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IRHS

Intégration de données

Ces travaux, menés en collaboration avec plusieurs équipes des différents pôles de l'IRHS, visent à permettre une exploitation conjointe de jeux de données acquis dans le cadre de projets ou expériences différents.

En biologie, les techniques à haut-débit et la multiplication des banques de données ont conduit à une augmentation exponentielle de l'échelle à laquelle les données sont acquises et partagées. Le domaine est en train d'entrée dans l'ère dite du "Big Data". Mais les heux de données accumulés par les biologistes au cours de leurs expériences sont souvent hétérogènes. De plus, même s'ils peuvent être stockés et récupérés de manière conjointe dans les banques de données, ils ne présentent en général par de liens entre eux parce qu'ils y a des différences entre les conditions expérimentales. Cela rend difficile aux biologistes l'analyse conjointe de ces jeux de données disparates alors qu'une telle approche pourrait apporter de nouveaux éclairages à leurs questions biologiques.

Malheureusement, les logiciels existants n'apportent pas de solution complète et facile d'utilisation pour collationner ces jeux de données, rendre leur taille manipulable, par exemple par des résumés de données, et permettre aux scientifiques de les interpréter facilement, par des approches graphiques. Nous essayons donc d'étudier des approches bioinformatiques nouvelles pour résoudre ce problème de manière générique, c'est-à-dire qui ne soit pas liée à un organisme particulier ni à un ensemble limité de jeux de données.

Nous développons un prototype en nous basant sur des jeux de données sur la pomme et les semences. L'outil manipule une grand matrice contenant tous les jeux de données extraits de la base de données de l'unité et :

  • normalise les jeux de données pour qu'ils puissent être traités conjointement
  • group les échantillons similaires analysés dans des conditions expérimentales similaires. Le regroupement est réalisé en ce basant sur des connaissances stockées dans des ontologies spécialement conçues pour ce faire
  • représente chaque groupe parun individu archétype représentatif
  • réalise des résumés des données pour les archétypes
  • construit une représentation graphique des résumés dans laquelle le biologiste pourra naviguer pour acquérir une nouvelle compréhension des jeux de données sous-jacents

Voir aussi

Ici, les autres thématiques de l'équipe