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Thematische Bibliographien / Données multi-omiques

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Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Données multi-omiques“

Autor: Grafiati

Veröffentlicht am 25. Mai 2024

Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Données multi-omiques"

1

Guillermain, Clémence, Stéphane Tirard, Sylvie Bannwarth, and Vincent Procaccio. "La « médecine mitochondriale » à l’aune du quatrième plan national maladies rares (PNMR4)." médecine/sciences 41, no. 2 (2025): 173–79. https://doi.org/10.1051/medsci/2025016.

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Le projet MITOMICS vise à développer une base de données cliniques et « multi-omiques » provenant de patients atteints de maladies mitochondriales, à l’échelle nationale, afin de mieux comprendre les mécanismes moléculaires responsables de ces maladies, et de proposer, à terme, une meilleure prise en charge. Il participe ainsi à la consolidation d’une « médecine mitochondriale » française qui, à la veille du lancement du quatrième Plan National Maladies Rares (PNMR4), est emblématique de l’étude et de la prise en charge de ces maladies, et mérite donc d’être examinée. L’article retrace l’histo

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2

Castets, Marie, and Cindy Gallerne. "SHARE-4KIDS : une base nationale de données multi-omiques en cancérologie pédiatrique pour partager les données et accélérer la prévention et le soin." Innovations & Thérapeutiques en Oncologie 10, no. 1 (2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.1684/ito.2024.423.

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3

Gorvel, Laurent, Anne-Sophie Chretien, Stéphane Fattori, et al. "Apport de l’intelligence artificielle aux données multi-omiques dans les cancers du sein traités par chimiothérapie néo-adjuvante." médecine/sciences 38, no. 10 (2022): 772–75. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022121.

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Dissertationen zum Thema "Données multi-omiques"

1

Wery, Méline. "Identification de signature causale pathologie par intégration de données multi-omiques." Thesis, Rennes 1, 2020. http://www.theses.fr/2020REN1S071.

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Le lupus systémique erythémateux est un exemple de maladie complexe, hétérogène et multi-factorielle. L'identification de signature pouvant expliquer la cause d'une maladie est un enjeu important pour la stratification des patients. De plus, les analyses statistiques classiques s'appliquent difficilement quand les populations d'intérêt sont hétérogènes et ne permettent pas de mettre en évidence la cause. Cette thèse présente donc deux méthodes permettant de répondre à cette problématique. Tout d'abord, un modèle transomique est décrit pour structurer l'ensemble des données omiques en utilisant

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2

Bodein, Antoine. "Mise en place d'approches bioinformatiques innovantes pour l'intégration de données multi-omiques longitudinales." Doctoral thesis, Université Laval, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11794/69592.

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Les nouvelles technologies «omiques» à haut débit, incluant la génomique, l'épigénomique, la transcriptomique, la protéomique, la métabolomique ou encore la métagénomique, ont connues ces dernières années un développement considérable. Indépendamment, chaque technologie omique est une source d'information incontournable pour l'étude du génome humain, de l'épigénome, du transcriptome, du protéome, du métabolome, et également de son microbiote permettant ainsi d'identifier des biomarqueurs responsables de maladies, de déterminer des cibles thérapeutiques, d'établir des diagnostics préventifs et

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3

Cogne, Yannick. "Bioinformatique pour l’exploration de la diversité inter-espèces et inter-populations : hétérogénéité & données multi-omiques." Thesis, Montpellier, 2019. http://www.theses.fr/2019MONTT033/document.

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L’exploitation conjointe des données transcriptomiques et protéomiques permet l’étude détaillée des mécanismes moléculaires induits lors de perturbations environnementales. L’assemblage de données issues du séquençage des ARNs d’organismes dit « non-modèle » permet de produire la base de données pour l’interprétation des spectres générés en protéomique shotgun. Dans ce contexte, les travaux de thèse avaient pour objectif d’optimiser l’interprétation et l’analyse des données protéomiques par le développement de concepts innovants pour la construction de bases de données protéiques et l’explorat

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4

Briscik, Mitja. "Développement d'approches à noyaux pour l'intégration de données biologiques provenant de sources hétérogènes." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSES003.

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Les progrès récents des biotechnologies à haut débit facilitent l'accès à de vastes ensembles de données, ce qui représente à la fois des opportunités et des défis pour la biostatistique. Dans ce contexte, les méthodes à noyau, qui offrent une version non linéaire de tout algorithme linéaire uniquement basé sur le produit scalaire, sont particulièrement adaptées à l'analyse et à l'intégration de données de grande dimension. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen E-MUSE, " Complex microbial ecosystems multiscale modelling : mechanistic and data driven approaches integration ". C

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5

Jagtap, Surabhi. "Multilayer Graph Embeddings for Omics Data Integration in Bioinformatics." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPAST014.

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Les systèmes biologiques sont composés de biomolécules en interaction à différents niveaux moléculaires. D’un côté, les avancées technologiques ont facilité l’obtention des données omiques à ces divers niveaux. De l’autre, de nombreuses questions se posent, pour donner du sens et élucider les interactions importantes dans le flux d’informations complexes porté par cette énorme variété et quantité des données multi-omiques. Les réponses les plus satisfaisantes seront celles qui permettront de dévoiler les mécanismes sous-jacents à la condition biologique d’intérêt. On s’attend souvent à ce que

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6

Denecker, Thomas. "Bioinformatique et analyse de données multiomiques : principes et applications chez les levures pathogènes Candida glabrata et Candida albicans Functional networks of co-expressed genes to explore iron homeostasis processes in the pathogenic yeast Candida glabrata Efficient, quick and easy-to-use DNA replication timing analysis with START-R suite FAIR_Bioinfo: a turnkey training course and protocol for reproducible computational biology Label-free quantitative proteomics in Candida yeast species: technical and biological replicates to assess data reproducibility Rendre ses projets R plus accessibles grâce à Shiny Pixel: a content management platform for quantitative omics data Empowering the detection of ChIP-seq "basic peaks" (bPeaks) in small eukaryotic genomes with a web user-interactive interface A hypothesis-driven approach identifies CDK4 and CDK6 inhibitors as candidate drugs for treatments of adrenocortical carcinomas Characterization of the replication timing program of 6 human model cell lines." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASL010.

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Plusieurs évolutions sont constatées dans la recherche en biologie. Tout d’abord, les études menées reposent souvent sur des approches expérimentales quantitatives. L’analyse et l’interprétation des résultats requièrent l’utilisation de l’informatique et des statistiques. Également, en complément des études centrées sur des objets biologiques isolés, les technologies expérimentales haut débit permettent l’étude des systèmes (caractérisation des composants du système ainsi que des interactions entre ces composants). De très grandes quantités de données sont disponibles dans les bases de données

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7

Bretones, Santamarina Jorge. "Integrated multiomic analysis, synthetic lethality inference and network pharmacology to identify SWI/SNF subunit-specific pathway alterations and targetable vulnerabilities." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASL049.

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De nos jours, la communauté scientifique s'accorde sur la nécessité de diagnostics et de thérapies personnalisés pour les patients atteints de cancer, conçus par des études translationnelles combinant approches expérimentales et statistiques. Les défis actuels incluent la validation de modèles expérimentaux précliniques et leur profilage multi-omiques, ainsi que la conception de méthodes bioinformatiques et mathématiques dédiées pour identifier les combinaisons de médicaments optimales pour chaque patient.Cette thèse a visé à concevoir de telles approches statistiques pour analyser différents

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8

Abd-Rabbo, Diala. "Beyond hairballs: depicting complexity of a kinase-phosphatase network in the budding yeast." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/19318.

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Buchteile zum Thema "Données multi-omiques"

1

BONNAFFOUX, Arnaud. "Inférence de réseaux de régulation de gènes à partir de données dynamiques multi-échelles." In Approches symboliques de la modélisation et de l’analyse des systèmes biologiques. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9029.ch1.

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L’inférence des réseaux de régulation de gènes reste un challenge majeur en biologie des systèmes malgré de nombreux efforts. Aujourd’hui, grâce aux données multi-omiques en cellules uniques, aux modèles dynamiques et stochastiques de la régulation génétique, et à la puissance de calcul disponible, de nouvelles approches telles que WASABI permettront de surmonter toutes les difficultés de ce défi.

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2

DÉJEAN, Sébastien, and Kim-Anh LÊ CAO. "Modèles multivariés pour l’intégration de données et la sélection de biomarqueurs dans les données omiques." In Intégration de données biologiques. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9030.ch7.

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Les méthodes multivariées linéaires présentées permettent : l’exploration d’un seul jeu de données (ACP), la discrimination (PLS-DA), l’intégration de plusieurs jeux de données (PLS, multi-block PLS). Les aspects mathématiques de chaque méthode sont présentés, ensuite leur mise en œuvre sur des exemples fictifs et réels permet d’en illustrer l’intérêt pour répondre à des questions biologiques.

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