Programme du 1 & 2 Février 2024
Bâtiment 7 – Amphithéâtre Dumontet
Horaire | Intervenant | Type | Titre |
Jeudi 1 Février / Thursday 1st of February | |||
8:00-8:30 | Accueil & Petit déjeuner | ||
8:30-9:00 | Les acteurs locaux des MODs | ||
9:00-9:50 | Pr. Jacques Colinge | Conférence | De la transcriptomique en cellules uniques à la transcriptomique spatiale pour comprendre la signalisation intercellulaire des tumeurs |
9:50-10:40 | Dr. Hervé Seitz | Conférence | Computational analyses in microRNA biology: state-of-the art, limitations, open questions |
10:40-11:20 | Pause Café | ||
11:20-12:10 | Dr. Laurent Guyon | Conférence | Visualizing microRNA data with a network based approach and predicting microRNA expression in single cells |
12:10-13:00 | Louise Velut | Conférence | Statistical analysis of single-cell microRNA and mRNA co-sequencing data |
13:00-14:00 | Repas & Posters | ||
14:00-14:45 | M. Charles Van Goethem | Conférence | Bioinformatique et maladies rares : diagnostic et développement (CVG) + présentation de BioInfoDiag |
14:45-15:20 | Dr. Simon Cabello Aguilar | Conférence | Bioinformatique et oncogénétique somatique : analyses multiples et thérapeutique (SC) |
15:20-15:55 | Dr. Joshua Waterfall | Conférence | scRNA/TCR/ATACseq pour comprendre les réponses des cellules T anti-tumorales |
15:55-16:30 | Erkan Narmanli | Conférence | Découverte de gènes, compression par k-mers & analyse immunopeptidomique |
16:30-16:45 | Intermède | ||
16:45-18:45 | Posters | ||
16:45-18:45 | Workshop | Initiation à Linux | |
16:45-18:45 | Workshop | Machine Learning | |
Vendredi 2 Février / Friday 2nd of February | |||
8:00-8:30 | Accueil & Petit déjeuner | ||
8:00-10:00 | Workshop | Métagénomique | |
8:00-10:00 | Workshop | Visualisation avec R | |
8:30-10:00 | Posters | ||
10:00-10:50 | Pause Café | ||
10:50-11:20 | Dr. Anna-Sophie Fiston-Lavier | Conférence | La SFBI : La Société Française de BioInformatique de France |
11:20-12:10 | Dr. Silvia Bottini | Conférence | HIVE: a new model for Horizontal multi-omics Integration with Variational autoEncoders and its application to multifactorial diseases |
12:10-13:00 | Justine Labory | Conférence | ABEILLE & VIOLA: novel tools to improve the diagnosis of mitochondrial diseases using omics and multi-omics data |
13:00-14:00 | Repas & Posters | ||
14:00-14:50 | Bertrand Thirion | Conférence | I.A. interprétable, importance des variables dans les modèles prédictifs, & applications en neurosciences ou génétique |
14:50-15:40 | Akram Redjdal | Conférence | Oncolog-ia : l’I.A. symbolique et numérique au service de l’apprentissage des cas complexes de cancer du sein et de l’aide à la décision pour leur prise en charge thérapeutique |
15:40-16:10 | Pause Café | ||
16:10-17:00 | Mathilde Robin | Conférence | Modeling gene regulation for drug target identification |
17:00-17:50 | Victor Racine | Conférence | Artificial intelligence revolutionizes quantification of virtual slides |
17:50 | Discours de clôture | ||
À venir !
Machine Learning
Ce workshop vise à présenter les bases du machine learning supervisé : principes et entraînement de modèles avec Scikit-learn sur Python. Nous travaillerons sur un jeu de données modèle sur le cancer du sein pour la prédiction de tumeur cancérigène ou non.
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Introduction à linux
Ce workshop d’introduction à Linux a pour objectif de fournir des connaissances essentielles pour une gestion efficace d’un ordinateur sous système Linux : manipulation d’un terminal, utilisation de commandes de base pour la gestion de fichiers et création de scripts en Bash.
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Visualisation de données
En génomique, les bases de données à étudier sont généralement très grandes : des visualisations exploratoires permettent de les aborder. Cependant, ces visualisations deviennent complexes dû à la dimension ce qui réduit l’accès aux informations significatives, nuisant aux interprétations. L’objectif de ce workshop est d’améliorer vos compétences en visualisation des données appliquées au cancer du sein.
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Métagénomique
Étude métagénomique d’échantillons.
Assignation taxonomique avec Kraken2.
Analyse et comparaison des résultats avec différentes bases de données.
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