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Séminaire

Lundi 17 Janvier 2022
De 17h à 18h
Centre de recherche - Orsay - Webinar

Génération de réseaux interprétables à partir de données biologiques et cliniques à grande échelle

Les techniques de transcriptomique et d’imagerie sur cellules uniques produisent des quantités massives de données à différentes échelles. Cependant, cette richesse de données hétérogènes reste largement sous-exploitée en raison du manque de méthodes et d'outils non supervisés pour les analyser sans hypothèse préconçue. Il est donc nécessaire de développer de nouvelles stratégies d'apprentissage automatique pour mieux exploiter la richesse et la complexité des informations contenues dans des données biologiques et biomédicales. Dans cet exposé, je présenterai quelques méthodes de construction de réseaux et leurs applications à divers ensembles de données biologiques et cliniques. En particulier, notre groupe a développé des méthodes d'apprentissage automatique fiables pour générer des réseaux causaux interprétables à partir de données de biologie cellulaire à grande échelle et de données biomédicales. Je présenterai des applications à la transcriptomique sur cellules uniques, aux images de cellules vivantes d'écosystèmes tumoraux ex vivo et aux analyses de dossiers médicaux de patients âgés souffrant de troubles neurologiques et de patientes atteintes de cancer du sein.

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Orateur(s)

Hervé Isambert
DR CNRS
Physico-chimie Curie (UMR168)

Institut Curie

Organisateur(s)

Mme Frédérique Frouin
CR Inserm

Invité(e)(s) par

Irène Buvat
Directrice d'Unité
Laboratoire d'imagerie translationnelle en oncologie (U1288)

Institut Curie

Contact

Mme Frédérique Frouin

CR Inserm

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