Le développement des techniques de séquençage haut débit génère un volume de données en forte croissance à des coûts relativement faibles. Ces données sont souvent de très grande dimension, hétérogènes et mesurées de manières appariées sur plusieurs niveaux de l'échelle du vivant. Dans le cadre de la biologie des systèmes, de nombreuses méthodes ont été développées pour intégrer ces informations, c'est-à-dire, pour combiner les différentes vues obtenues sur les mêmes échantillons avec de l'information a priori et mieux comprendre les mécanismes sous-jacents ou mieux prédire une quantité (souvent un phénotype) d'intérêt. Parmi ces approches, les noyaux présentent de nombreux avantages qui en font une approche couramment utilisée pour ces applications. Dans ce chapitre, nous présentons le cadre général des approches à noyau et leur utilité pour l'analyse de divers types de données biologiques. En particulier, nous nous focaliserons sur les approches exploratoires (non supervisées) et l'intégration de données. Nous illustrerons les approches présentées par leur mise en oeuvre sur une partie des données du projet