Plateforme BIC
Accélérateur de découvertes scientifiques
Plateforme de Biologie Intégrative et Computationnelle du BIAM, le BIC accompagne les scientifiques et leurs partenaires dans l’analyse et l’interprétation des données omiques. Co-piloté par trois chercheurs bioinformaticiens du BIAM, cette plateforme propose expertises, conseils et formations en bioinformatique et biostatistiques. La cellule développe également des outils et bases de données pour répondre aux besoins croissants de la communauté scientifique, tant académique qu’industrielle.
Nos missions
- le conseil aux biologistes
- l’accompagnement de projets scientifiques nécessitant l’utilisation d’outils de bioinformatique
- la formation ponctuelle des personnels
- l’animation d’ateliers thématiques pour la veille technologique en bioinformatique
Nos champs de compétences
- le traitement de données omiques
- la phylogénie moléculaire
- le machine et deep learning
- la valorisation sous la forme de publications, de communications à des colloques ou le dépôt de brevets.
Les actions du BIC sont destinées prioritairement aux personnels du BIAM mais ses membres peuvent également collaborer avec d’autres organismes publics ou industriels.
Les réalisations du BIC
Concrètement, depuis sa création en 2021, le BIC a mené les actions suivantes :
- Organisation de 6 sessions de formation en génomique, analyse de séquence, biostatistiques et phylogénie moléculaire au sein du BIAM, ouvertes aux scientifiques des laboratoires académiques de la région PACA (soit une centaine de personnes).
- Mise en place d’un service d’assistance aux utilisateurs avec le développement et la mise à disposition de deux bases de données attirant jusqu’à 2000 connections par mois.
- Développement et déploiement d’outils de bioinformatique.
- Analyse et contribution à une quinzaine de projets de recherche depuis 2022 nécessitant des analyses de séquences, de phylogénie, de transcriptomiques ou protéomiques.
Contact plateforme BIC : Caroline.monteil@cea.fr
Responsable scientifique
Mots clés
Bioinformatique; Transcriptomiques; Phylogénie; Protéomiques; Traitement des données omiques ; Phylogénie moléculaire ; Apprentissage automatique ; Apprentissage profond