, Exploiting biological priors and sequence variants enhances QTL discovery and genomic prediction of complex traits, BMC Genomics, vol.17, p.144, 2016.
, Functional Annotation of Animal Genomes (FAANG): Current Achievements and Roadmap, Annu Rev Anim Biosci, 2018.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02626183
, Using numerical plant models and phenotypic correlation space to design achievable ideotypes, Plant, Cell & Environment, vol.40, pp.1926-1939, 2017.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01603216
, Perspectives, vol.121, issue.5, pp.586-93
, Next generation of microbiological risk assessment: Potential of omics data for exposure assessment, Int. J. Food Microbiol, vol.287, pp.18-27, 2018.
, Next generation microbiological risk assessment-Potential of omics data for hazard characterisation, Int. J. Food Microbiol, 2018.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02629174
, KnowLife : a versatile approach for constructing a large knowledge graph for biomedical sciences. BMC Bioinformatics. réseaux de capteurs dans le temps et dans l'espace, pour l'acquisition de séries temporelles d'observations multi-échelles ou (ii) la planification adaptative pilotée par des méthodes d'assimilation de données et la simulation, 2015.
, Dans le cadre multi-échelles ou multisystèmes les efforts doivent porter sur 7 points en particulier: (i) développer et affiner les modèles d'intégration verticale des cellules (procaryotes et eucaryotes), en y incluant des processus essentiels au fonctionnement de la cellule, (ii) conduire des efforts similaires sur l'intégration verticale des organismes vivants en y intégrant explicitement le rôle central des cellules, (iii) développer des méthodes d'inférence exploitant les connaissances intégrées dans des modèles systémiques pour rechercher plus efficacement des « relations significatives » dans des données hétérogènes (possiblement massives), (iv) développer des méthodes d'apprentissage adaptées au multi-échelle (classification supervisée et non supervisée, construction de sous-modèles corrélatifs (boîtes noires) pour des modèles globaux et optimisation en grande dimension), (v) poursuivre des travaux théoriques sur la réduction de modèles et la modélisation multi-échelle, (vi) développer les méthodes de couplage de modèles stochastiques, simplifier, simuler et analyser formellement plus facilement. La modélisation des systèmes est au coeur des développements actuels des modèles de cellules ou d'organismes. Il s'agit de développer une réelle ingénierie des systèmes biologiques, combinant les outils et moyens technologiques d'observation et de modification du vivant avec ceux des sciences formelles et quantitatives
, De façon générale, ces interfaces répondent à des enjeux « d'intégration verticale » des organismes vivants mais également des enjeux « d'intégration horizontale », les organismes étant dans ce contexte un élément parmi d'autres du système. « L'intensité, des interfaces entre thèmes porteuses de défis scientifiques en biologie prédictive ont également été identifiées
, ? Les questions d'intégration fonctionnelle du métabolisme et de couplage entre modèles métaboliques et autres modèles à différentes échelles (thème 1) apparaissent stratégiques, que cela soit dans les processus de développement (thème 2) et plus largement de prédiction des phénotypes
, ? La prédiction et l'évaluation du risque en toxicologie (thème 5) peuvent s'appuyer sur une description fine du métabolisme cellulaire (thème 1) comme sur la prise en compte de l'évolution et du potentiel adaptatif de populations à l'échelle de l'individu hôte
, Il s'agit de réunir les conditions pour répondre aux enjeux de la modélisation multi-échelle et multi-système avec l'objectif de mettre en système la production des données, les analyses et la modélisation et les e-infrastructures
, Inra et de partenaires, (ii) développer des systèmes d'information reposant sur les approches FAIR et sur des ontologies cohérentes entre données et processus modélisés, (iii) adapter, développer et mettre en oeuvre des méthodes de modélisation, de statistique, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, sur de grands corpus de données et (iv) favoriser la généricité et la diffusion des méthodes par le développement et l'appropriation de produits logiciels génériques. Un effort de structuration important est nécessaire pour tirer le meilleur parti des ressources de l'Institut
,
, Reconstruction annotation jamborees: a community approach to systems biology, Mol. Syst. Biol, vol.6, p.361, 2010.