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Bio-informatique et
outils numériques pour
les produits de santé
Mardi 11 février 2014
Ens, Lyon
Session de présentations « flash »
de technologies innovantes
• AltraBio : Analyse de données intégratives
• FLMSN : Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques
• GENEL : Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development
• Genostar : Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondes sur l’utilisation des
technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit

• Kitware : Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales
• Persistent Systems France - Bio Modeling Systems : Modélisation heuristique au service de la recherche
• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Carpaccio, programme pour l'analyse des muscles

• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Elexir, une puissante plate-forme intégrée pour
l'analyse du transcriptome

• Shazino : Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0
• Sysfera : Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les cloud hybrides

• The Cosmo Company : Des données a la simulation et au contrôle des procédés biologiques

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Analyse de données intégratives
AltraBio

Pierre-Emmanuel JOUVE
Chef de projet

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Fédération lyonnaise de modélisation et
sciences numériques
FLMSN

Violaine LOUVET
Ingénieur de Recherche CNRS

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Fédération Lyonnaise de Modélisation et
Sciences Numériques
STRUCTURE FEDERATIVE

Fédérer et soutenir les activités de calcul HPC et de modélisation dans la région lyonnais

Assurer un service de proximité en termes d'accompagnement et de moyens
Coordonner l’achat de matériels
Mutualiser les moyens de calcul
Assurer une expertise en calcul intensif
Soutenir les formations au calcul intensif

l

l

l

l

l

Mésocentres de calcul
Lyon tech La Doua
Campus L. Mérieux
Lyon Ouest
Hôtel à projet / Animation scientifique
Centre Blaise Pascal
IXXI : Institut des Systèmes Complexes
Expertises et réseau métier
LyonCalcul http://lyoncalcul.univ-lyon1.fr/
l

l

l

l

l

l

l

l

l
Equipements acquis en 2012-2013 (Equip@meso / Région)
6000 cœurs de calcul, 120 Tflops
Réseau rapide Infiniband FDR
Ouverts à tous les chercheurs de toutes les disciplines
l

l

l
Favoriser l’accès des PME au HPC en les aidant à
maîtriser les risques
et à optimiser leur retour sur investissement
Lancée en 2012 par :

en partenariat avec cinq pôles de compétitivité :

Amener les PME à « se poser la question
du calcul intensif » et démontrer le gain
de compétitivité obtenu avec le HPC
l

Proposer un accompagnement
personnalisé combinant les compétences
de chaque partenaire
l
DEMARCHE

1

Découverte PME

2

Analyse de besoin et diagnostic
Recherche d’un expert pour évaluer le
projet de la PME
1ère évaluation par l’expert
Compte-rendu d’expertise

3

Accompagnement personnalisé et
mise en relation
Aide au financement, ressources de calcul,
étude technique, expertise métier, formation…

4

Après HPC-PME, mise en œuvre
du projet industriel validé
Lyon

Grenoble

Cellule HPC PME Rhône-Alpes
Grenoble, Lyon
o

o

o

www.initiative-hpc-pme.org

Permettre aux PME de travailler en proximité
Rapprocher les PME et les partenaires
régionaux
Intensifier les partenariats et le transfert de
compétences recherche-industrie régionaux
Contacts en Rhône-Alpes

•
•
•
•
•

Violaine Louvet
Marc Buffat
Christophe Picard
Emmanuel Chaljub
Jean-Francois Mehaut

louvet@math.univ-lyon1.fr
marc.buffat@univ-lyon1.fr
christophe.picard@imag.fr
Emmanuel.Chaljub@ujf-grenoble.fr
Jean-Francois.Mehaut@imag.fr
Highly sensitive and efficient RNAi
screening for accelerate your drug
development
GENEL
Gaëlle SAINT-AURET
CEO

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Criblage fonctionnel à haut débit plus
physiologique et plus fiable

Criblage fonctionnel à haut débit des mini-tumeurs
(sphéroïdes):
Perspectives dans le développement de nouvelles
thérapies anti-cancéreuses

SAINT-AURET GAELLE

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
L’environnement de GENEL

•
•

•

Imagerie

Criblage fonctionnel

Biologie cellulaire et moléculaire
•

Bio-informatique

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Le criblage fonctionnel : principe

Perte ou gain de fonction

Visualisation de l’effet

–inhibiteurs chimiques

Quantification de la réponse de chaque
cellule

-RNA interference (siRNA,
µRNA,..)

Traitements statistiques des données

Nb de plaques
384
Nb de puits

3

>300 000

Taille des images

1

~53 000

Nb d’images

2

138

~850 Gb

Cellule
96/384
puits

Traitement

Phenotype

Nb de cellules

120 millions

Cellule 1

Traitement 54

210

11.4 Gb

Cellule 2

Traitement 54

150

Taille des tables
de données (txt)

Cellule 3

Traitement 54

110

Exemple de données issues d’un criblage
fonctionnel

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Visualisation des effets sur les mini-tumeurs
Imageur sans lentille

Reconstruction holographique

Tumeurs

taille

Expression des protéines
d’intérêts

T1

210

10

T2

150

100

T3

110

500

-

Peu de mini-tumeurs (30-40 par puits)
Tailles des mini-tumeurs très variables
Taux de réponse au traitement : 60%

Monika E.Dolega, Cédric Allier et al, Biosensor and Bioelectronics, 2013

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
G score
Modèle mathématique robuste qui prend en compte le rang (phénotype) de chaque mini-tumeur
ajusté au nombre de mini-tumeurs par traitement.

G-score

10 premiers hits:

10 premiers hits:

Classical score

Classical method

 60% Faux positifs

 20% Faux négatifs

20 premiers hits:

20 premiers hits:

 70% Faux positifs

 25% Faux négatifs

Guyon et al, in progress

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Applications/perspectives
Applications :


Découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques



Mécanismes moléculaires de l’action des médicaments

Domaines d’application :


Oncologie



Métabolismes (diabète, obésité,…)



Dermatologie



Infection virale



…

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Remerciements
 Laboratoire Biomics (BGE, IRTSV)
Directeur du laboratoire : Xavier Gidrol

Equipe 3D : N. Picollet-D’hahan,…

Equipe criblage fonctionnel : E. Sulpice,…
Equipe imagerie : V. Haguet,…

Equipe bio-informatique : L. Guyon,…

 Laboratoire Imagerie et Systèmes d'Acquisition
Directeur du laboratoire : Jean-Marc Dinten
C. Allier,…

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Concevoir et développer les outils de diagnostic
clinique de demain, fondés sur l’utilisation des
technologies de séquençage génomique et
métagénomique à très haut débit
Genostar
François RECHENMANN
Directeur général

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
NGS data analysis
for identification and characterization of biomarkers

François Rechenmann
February 11, 2014
NGS data analysis
for identification and characterization of biomarkers
A case study: M. tuberculosis
François Rechenmann
February 11, 2014
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database

1. quality assessment; trimming

2. mapping onto reference sequence(s)
1. detection of SNPs

• a user-interface
2. characterisation of SNPs

• a set of exploratory data analysis
methods

3. database update
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

Clinical,
demographic,
epidemiological
data

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

Clinical,
demographic,
epidemiological
data

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods

Raw data,
SNPs
What do we need?

Clinical,
demographic,
epidemiological
data

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods

Raw data,
SNPs

Knowledge
on
characterized
mutations
What do we need?

Clinical,
demographic,
epidemiological
data

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods

Raw data,
SNPs

Knowledge
on
characterized
mutations

Annotated
reference
sequence
What do we need?

Clinical,
demographic,
epidemiological
data

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods

Raw data,
SNPs

Knowledge
on
characterized
mutations

Annotated
reference
sequence

• relationnal model
• query facilities
• traceability
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods
What do we need?

• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis
methods

Histograms
Phylogenetic tree reconstruction
Clustering methods
What did we achieve?

 a sequence analysis pipeline
 a database
 a user-interface

 a set of exploratory data analysis
methods
Other case studies

• HCV
• Laboratoire de virologie, CHU de Grenoble
• Pseudomonas æruginosa
• GdR Pseudomonas
Traitement, modélisation et visualisation
d’images médicales
Kitware

Julien JOMIER
CEO

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Kitware
open-source platforms, high quality software
Julien Jomier
julien.jomier@kitware.com
Kitware
• 1998 – Incorporation of Kitware Inc (USA)
• 2010 – Incorporation of Kitware SAS (Europe)
• 130+ employees
• 80% with Masters & PhDs in scientific domains
• Worldwide experts
• Revenue: $30M (USA) – €700k (Europe)

• Open-Source Software Development
• Computer Vision
• Image Processing
• Data Visualization
• High Performance Computing
• Data Management
Processing

Modeling

Visualization
Image & Data Processing
• Expertise
• Image Analysis: 2D, 3D, 4D.
• Image/Model Registration & Fusion
• Image Segmentation & Detection
• Computer Vision
• Open Source Technology
• Insight Toolkit: Medical Image Processing
• Image-Guided Surgery Toolkit (IGSTK)
• Reconstruction Toolkit (RTK)
• 3D Slicer: Image Processing Research
• Computer Vision Toolkit (OpenCV)
Data Modeling
• Expertise
• Image Analysis
• Image to Model Computation
• Big Data Statistics & Exploration
• Machine Learning
• Technology
• Big Data Analysis Tools
• Information Analysis Software
• Omics Data Analysis (Visomics)
Customer Example - Braedius
Data Visualization
• Expertise
• Complex data visualization
• Large data interaction
• Parallel rendering
• Software integration
• Mobile visualization
• Open Source Technology
• Visualization Toolkit (VTK)
• Molecule Editor (Avogadro)
• Parallel Visualization (ParaView)
• Mobile Visualization (VES)
• Online Visualization (WebViz)
Online Visualization
•
•
•
•
•
•
•

Innovative Technology
Cross-Browser compatibility
No plugins
Works on any devices
Instant Visualization (fast loading)
Fully interactive visualization
http://www.webviz.org
Data Processing, Modeling and Visualization Platform
Our Solutions & Services
• Solutions
• Image Processing (2D/3D/4D)
• Complex Modeling
• Large Data Visualization
• Web/Mobile/Desktop Visualization Software
• High Performance Computing
• Services
• Software development
• Consulting
• Training
• Support
www.kitware.fr
Julien Jomier
julien.jomier@kitware.com
La modélisation heuristique au service
de la recherche
Persistent Systems France - Bio Modeling Systems
Manuel GEA
Co fondateur et CEO, Bio-Modeling Systems

Jean-Baptiste ARTERO
Chargé d’affaires, Persistent Systems
Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Heuristic Modeling to serve the
Research
Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate in silico prediction of allergies in
skin
Two partners for a complex research

Independent Private Company incorporated in
2004, profitable since 2006.
A clear “Biology” driven company that intensively
uses I.T. resources.

Global leader in software product and technology services
7000+ employees over the word : 35 R&D engineers at
Grenoble

Inventor and exclusive owner of all its technologies.

Focused on Big Data, Business Intelligence, Mobility,
Collaboration, Cloud technologies

24 FTE* of which 9 FTE scientists/professionals only
focused on CADI™ research.

Develop information systems for Global Pharmaceutical
Companies

R&D activity split between contractual &
collaborative programs (50/50).

Catalyze Technology for leading Healthcare
Organizations
Enhancing Instrument performance for leading Medical
Device Manufacturers and Life Science Organizations

Boosting core Life Science research by partnering with
leading Universities across the globe

A joint systems biology research and development initiative
Why in vitro skin models are NOT relevant?

Structures that constitutively lack major components of the in
vivo system:
- No resident immune cell populations,
- No vasculature,
- No lymphatic drains,
- No sweat glands,
- No nerve endings, etc..

Lacks all means to
implement an immune
response

Build an Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate
in silico prediction of allergies in skin
The Life-modeling issue
If you dream to create the
first operational bird
model…

… a “basic” living
Complex system that
not only flies…

Be sure to use the appropriate
modeling concepts & tools. If not…

…you get a Complicated “Cartesian”
system.
It does fly, but… it will never lay eggs!

The challenge is clearly not a question of technologies
only
BMSystems invented CADI™
The CADI™ models are detailed maps of inter-cellular and/or intra-cellular mechanisms associated with a
biological status.
CADI™ models are outstanding “non-mathematical” heuristic descriptive
in-silico answers to explain the non-linear mechanisms of life and diseases.
CADI ™ models can describe the dynamics of pathological processes and/or
pathological mechanisms vs. control.
CADI™ models describe the mechanisms that cause the diseases, not only
the consequences.
CADI ™ models create the optimum new knowledge required to
identify/explain mechanisms that can lead to direct industrial applications.
CADI™ models have repeatedly led to novel patentable discoveries in
highly competitive applications.
•*Computer Assisted Deductive Integratio
CADI™ the first “non-mathematical” modeling approach,
successfully applying its 5 principles
• An “Architectural Principles” Approach
A complex system to study

• Our “Negative Selection” Process

A CADI™ model representing a multiple systems
in a specific context

• Our “4 steps validation” Process
Different organs level

• Our “Broad life sciences & IT” Expertise

Scale / level

• Our “synergic collaboration” with classical IT
partners

Different Cells
level

Molecules level

•

*Computer Assisted Deductive Integration

Clearly the challenge is to look at things differently and to ask
the right questions!
CADI™ Global therapies discovery & validation process
The CADI™ from bench to bed to real patient life process

Scientific data

CADI™
experimentations
design
2

New version
of CADI™
map

3

1

Clinical data

Experimentations
implementation

Clinicians / MD
inputs
Patients feedbacks

4
Publications

E-R&D

Analysis of
experimental results

Patients data

Continuum

E- Health

Information technologies : Cell-in-silico Platform
Data Acquisition, Collaborative, Data Storage, Big Data, Mobility

Persistent Systems IT partner
Analysis workflow in SCoMoS
Expression data from compound
of interest

Classify compounds based on signatureprofiles of standardized compounds

Skin Model v1.0.0

Identify skin associated
pathways impacted by a
compound

Expression data from
standardized skin related
compounds

Get insight into protein
interactions and their functional
implication on each pathway
What can be done with CADI™ models?
Reduce time to result, improve success rate and reduce development costs to address the markets:

Biomedical, Diagnostic, Pharma, Cosmetics, Food, Chemistry, Environment,
Energy.
Multi-Systems* mechanisms understanding
Multi-scale ** mechanisms description
Disease understanding / (re) definition
Target discovery / evaluation.
Identification /selection of pertinent
predictive Biomarkers
CADI™ Process
Outputs

New therapeutic strategies,
New associations of molecules
New associations of existing molecules
R&D programs evaluation GO NO GO decision
Drug (re) positioning /(re) profiling/ rescue
Drugs Mechanisms of action
Proposition of new bio-production processes
through micro-organisms modifications
Contacts

Open to discussions and collaborations

Jean-Baptiste ARTERO
Business Development
Representative
Persistent Systems
Mobile: +33 777 90 14 20
Jean-baptiste.artero@persistentsas.com

www.persistentsys.com

Manuel GEA
Co-founder & CEO

Mobile: +33 683 06 12 72
Manuel.gea@bmsystems.org

www.bmsystems.net
Elexir : une puissante plate-forme intégrée
pour l'analyse du transcriptome
SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert

Didier AUBOEUF
Chef d’équipe « épissage alternatif et progression tumorale »
Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
EXOMIC, ANALYSE BIOINFORMATIQUE DU
TRANSCRIPTOME À L’ÉCHELLE DE L’EXON
AUBOEUF Didier
Directeur de Recherche Inserm
Responsable d’équipe au CRCL
Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon (CRCL)
UMR Inserm 1052 - CNRS 5286
Epissage alternatif : 22 000 gènes,
1 000 000 de protéines !
Dogme
un gène, un produit, une fonction

Réalité
un gène, DES produits, DES fonctions

Gène
Transcription
Pré-ARNm
Epissage

ARNm

Variants d’épissage

Traduction
Protéine

Isoformes protéiques

L’épissage alternatif : une règle, et
non l’exception qui permet
d’augmenter la diversité du
transcriptome.
Et donc du protéome codé par un
nombre limité de gènes !
Epissage alternatif : Changer le message
des gènes
Cellule #2

Cellule #1
Gène A

Gène B

Gène C

Gène A

Gène B

Gène C

Transcription
Pré-ARNm
Epissage
ARNm
Noyau
Cytoplasme

Traduction
Protéine

Membrane
extracellulaire

Inactive

Active

Ligand

Voir Dossier Hors série de Pour la Science
« L’hérédité sans gène »
N° 81 - Oct-Déc 2013
Didier Auboeuf :
« Un gène, combien de protéines »

Forme
soluble
Application
• S’appuyer sur la diversité créée par l’épissage pour

augmenter :
• le nombre de bio-marqueurs
• la spécificité et le nombre de cibles
pharmacologiques
• la caractérisation des altérations moléculaires dans
les pathologies
Application
Une mine de nouveaux marqueurs Biologiques :

22 000 gènes (marqueurs actuels)
1 000 000 de variants d’épissage!

Une mine d’épitopes !

Epitope « sain »
Epitope « pathologique »
Expression du gène

Altération moléculaires à l’échelle de l’exon

Isoforme
Fonctionnelle
Isoforme
Non-Fonctionnelle

Inhibiteur pharmacologique

Pharmacologie

•
•

Forcer l’expression d’une isoforme
inactive

Plus de 600 protéines impliquées dans l’épissage pouvant servir de cilbes
Des dizaines de milliers d’isoformes d’épissage pourraient devenir de
nouvelles cibles pharmacologiques
De la théorie, à la pratique….
Démystifier l’épissage en le rendant accessible
• FasterDB : Répertoire et annotation de tous les variants

d’épissage
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
• Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à

très haute densité
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl

Mallinjoud P, Villemin JP, Mortada H, Polay-Espinoza M,
Desmet FO, Samaan S, Chautard E, Tranchevent LC,
Auboeuf D.
Genome Res. 2013 Dec 4. PMID: 24307554
FasterDB : Répertoire et annotation de tous les
variants d’épissage
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles
technologies à très haute densité
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl

Nouvelles technologies à très haute densité:
Classical Arrays

Exon&Junction Arrays

RNA seq NGS

Gene expression

Oui

Oui

Oui

Alternative Splicing

Non

Oui

Oui

-Analyse des données brutes
-Interprétation des données

Microarray
data

FasterDB
Gene
annotations

Analysis
algorithm

Probe
selection
Computation
and storage of
data

Interface for data visualization
Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles
technologies à très haute densité

Métastases vs. Pas de métastase

RT-PCR

11

12

11

13

13

Pas de métastase

Métastases

Noyau
Cytoplasme
Analyse de données de RNA seq très haut débit
Séquençage

Alignement
des reads

Annotation des
variants

Quantification

Analyse
différentielle

RNA-seq reads

TopHat ou STAR
et GMAP (454)

in-house

in-house

in-house

Données de
séquence brutes
(.fastq)

Génome de
référence (.fa)

Annotations
(FasterDB ou
autres)

Inputs

in-house

Visualisation
dans FasterDB

Couverture des reads sur le gène

Couverture des reads sur le gène

Noyau
Cytoplasme

Couverture des reads sur les
jonctions exons-exons

Couverture des reads sur les
jonctions exons-exons
Couverture des reads sur le gène

Couverture des reads sur les
jonctions exons-exons

Peu de reads

Peu de reads

Beaucoup de reads

Beaucoup de reads
Beaucoup de reads
Exomic, Analyse bioinformatique du
transcriptome à l’échelle de l’exon
• Contact chercheur : Didier Auboeuf

Didier.auboeuf@inserm.fr
http://www.crcl.fr/
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
• Chargé de valorisation : Yannick Tocquet

Yannick.tocquet@universite-lyon.fr
http://www.universite-lyon.fr/lst
Les outils numériques du laboratoire :
le scientifique 2.0
Shazino

Christian MORAND
Commercial

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
shazino
Les outils numériques du laboratoire
Le scientifique 2.0
shazino

Notre Mission
Shazino a pour mission d’organiser le partage
sécurisé des données complexes
afin d’accélérer les découvertes.
Shazino développe et commercialise des
connecteurs technologiques à partir ou vers des
bases de données scientifiques.

2
shazino

Connecteurs Mobiles

Votre base de
données:
Échantillons, Analyses,
Data

3
shazino

ex: GED PaperShip
✓ Plus 500 millions
de documents
✓ PDF
scientifiques, html,
images, etc.

✓ iPad & iPhone

4
shazino

Connecteurs Base de Données

Base de données
Shazino:
Échantillons,
Analyses,
Data

5
shazino

ex: Hivebench LIMS
✓ Cahier de labo,
protocoles, réactifs,
données brutes
✓ Collaboratif

4

✓ WebApp, iPad &
iPhone
7
shazino
shazino

L’Équipe
Julien Thérier,
PhD
CE
O

Vincent
Tourraine
Ingénieur
R&D

➢ Conception et Relation
Client

➢ Applications iPhone / iPad /
Mac

Christian
Morand
Ingénieur
d’affaires

Damien
Mathieu
Ingénieur
R&D

➢ Business

➢ Plateformes
Web

Development
Nos
Partenaires

7
Shazino
11 Avenue Albert Einstein,
69100 Villeurbanne
France
+33 (0)6 72 64 92 39
www.shazino.com

www.papershipapp.com
www.hivebench.com
Solution d'accès et d'exploitation
d'applications de bio-informatique sur les
clouds hybrides
Sysfera
David LOUREIRO
PDG

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
© SysFera

Solution d'accès et d'exploitation
d'applications de bio-informatique sur les
Cloud hybrides
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

SysFera
•
•
•
•
•

Editeur de logiciel
Spin off de l’INRIA, créée en 2010
Forts liens avec l’innovation et la recherche
12 personnes
Références : E-Biothon, EDF, CINES, Pathoquest,
Techlimed, etc.
• Partenariats
– Amazon
– Dell
– CFI
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

Mission et Vision
HPC made easy
Les ingénieurs/chercheurs doivent se concentrer
sur leur métier, pas sur l’outil informatique
– Facilité d’utilisation
– Transparence d’accès aux ressources
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

SysFera-DS

• Gestion des ressources et
des applications
• Monitoring et refacturation
• Gestion des données
• Visualisation à distance
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

Constats
• Des besoins grandissants d’accès simple à des
applications bioinformatiques
• Un besoin de transparence dans l'utilisation
des ressources informatiques
• Un besoin de cloisonnement des utilisateurs,
des données
• Le mode SaaS (Software as a Service) s'impose
maintenant même pour les applications
scientifiques
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

Use Case : E-Biothon
• Une plate-forme pour accélérer les recherches
en biologie, santé et environnement
• Plateforme
– 2 racks de Blue Gene P
– Portail d’accès SysFera-DS

• Analyses actuelles
– Inventaire taxonomique : Barcoding, …
– Phylogénétique : PhyML, …
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

Les apports de la solution SysFera-DS
• Un portail unique pour
– Mettre à disposition en SaaS des applications de
bioinformatique
– Gérer les données à distance
– Exécuter les analyses

• Gestion par projets
– Cloisonnement des utilisateurs, des applications
– Suivi de l’utilisation, permettant une refacturation
des usages
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

D’autres applications disponibles
Pour la bioinformatique
•Blast
•Hmmer
•Gromacs
•VMD
•Disseq
Et de manière plus générale
• Calcul/stats
• Visualisation
• Scilab
• R

• Paraview
• Ensight
• Visit
© SysFera

RII INRIA - Biopôle

Un partenaire de proximité pour la
bioinformatique sécurisée dans le Cloud
• Accès à la demande à des applications de Bio-Informatique dans le Cloud
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Des données à la simulation et au contrôle
des procédés biologiques
The Cosmo Company

Thierry DE LUMLEY
Directeur du développement

Mardi 11 Février 2014

Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
From data to simulation
and control of biological
processes
Modeling and simulation of complex systems

Thierry de Lumley
tdelumley@thecosmocompany.com
Tel: 06 28 41 73 70

Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
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dedicated to complex
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and developpers

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1

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Data

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Compose hierarchies as you visualize them

For example, couple dynamically :
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in …

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CASE STUDIES

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SYSTEMIC MODELING OF BIOPROCESSES
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13
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL

Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
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Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
CHRONIC NON-COMMUNICABLE DISEASE MANAGEMENT

•
•
•
•

Over 350 Million HBV chronically infected people worldwide
Over 700 000 annual death by liver cancer
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One of the biggest challenge to global public health despite the existence
of an efficient HB vaccine

Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
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Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT

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CL

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Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
THE COSMO COMPANY
Modeling and simulation of complex systems
Thierry de Lumley
tdelumley@thecosmocompany.com
Tel: 06 28 41 73 70

Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
Bio-informatique et
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les produits de santé
Mardi 11 février 2014
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Session flash - Rencontre Inria Industrie Bio-informatique et outils numériques pour les produits de santé informatique 11/02/2014

  • 1. Bio-informatique et outils numériques pour les produits de santé Mardi 11 février 2014 Ens, Lyon
  • 2. Session de présentations « flash » de technologies innovantes • AltraBio : Analyse de données intégratives • FLMSN : Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques • GENEL : Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development • Genostar : Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondes sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit • Kitware : Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales • Persistent Systems France - Bio Modeling Systems : Modélisation heuristique au service de la recherche • SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Carpaccio, programme pour l'analyse des muscles • SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Elexir, une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome • Shazino : Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0 • Sysfera : Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les cloud hybrides • The Cosmo Company : Des données a la simulation et au contrôle des procédés biologiques Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 3. Analyse de données intégratives AltraBio Pierre-Emmanuel JOUVE Chef de projet Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 4. Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques FLMSN Violaine LOUVET Ingénieur de Recherche CNRS Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 5. Fédération Lyonnaise de Modélisation et Sciences Numériques
  • 6. STRUCTURE FEDERATIVE Fédérer et soutenir les activités de calcul HPC et de modélisation dans la région lyonnais Assurer un service de proximité en termes d'accompagnement et de moyens Coordonner l’achat de matériels Mutualiser les moyens de calcul Assurer une expertise en calcul intensif Soutenir les formations au calcul intensif l l l l l Mésocentres de calcul Lyon tech La Doua Campus L. Mérieux Lyon Ouest Hôtel à projet / Animation scientifique Centre Blaise Pascal IXXI : Institut des Systèmes Complexes Expertises et réseau métier LyonCalcul http://lyoncalcul.univ-lyon1.fr/ l l l l l l l l l
  • 7. Equipements acquis en 2012-2013 (Equip@meso / Région) 6000 cœurs de calcul, 120 Tflops Réseau rapide Infiniband FDR Ouverts à tous les chercheurs de toutes les disciplines l l l
  • 8. Favoriser l’accès des PME au HPC en les aidant à maîtriser les risques et à optimiser leur retour sur investissement
  • 9. Lancée en 2012 par : en partenariat avec cinq pôles de compétitivité : Amener les PME à « se poser la question du calcul intensif » et démontrer le gain de compétitivité obtenu avec le HPC l Proposer un accompagnement personnalisé combinant les compétences de chaque partenaire l
  • 10. DEMARCHE 1 Découverte PME 2 Analyse de besoin et diagnostic Recherche d’un expert pour évaluer le projet de la PME 1ère évaluation par l’expert Compte-rendu d’expertise 3 Accompagnement personnalisé et mise en relation Aide au financement, ressources de calcul, étude technique, expertise métier, formation… 4 Après HPC-PME, mise en œuvre du projet industriel validé
  • 11. Lyon Grenoble Cellule HPC PME Rhône-Alpes Grenoble, Lyon o o o www.initiative-hpc-pme.org Permettre aux PME de travailler en proximité Rapprocher les PME et les partenaires régionaux Intensifier les partenariats et le transfert de compétences recherche-industrie régionaux
  • 12. Contacts en Rhône-Alpes • • • • • Violaine Louvet Marc Buffat Christophe Picard Emmanuel Chaljub Jean-Francois Mehaut louvet@math.univ-lyon1.fr marc.buffat@univ-lyon1.fr christophe.picard@imag.fr Emmanuel.Chaljub@ujf-grenoble.fr Jean-Francois.Mehaut@imag.fr
  • 13. Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development GENEL Gaëlle SAINT-AURET CEO Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 14. Criblage fonctionnel à haut débit plus physiologique et plus fiable Criblage fonctionnel à haut débit des mini-tumeurs (sphéroïdes): Perspectives dans le développement de nouvelles thérapies anti-cancéreuses SAINT-AURET GAELLE FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 15. L’environnement de GENEL • • • Imagerie Criblage fonctionnel Biologie cellulaire et moléculaire • Bio-informatique FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 16. Le criblage fonctionnel : principe Perte ou gain de fonction Visualisation de l’effet –inhibiteurs chimiques Quantification de la réponse de chaque cellule -RNA interference (siRNA, µRNA,..) Traitements statistiques des données Nb de plaques 384 Nb de puits 3 >300 000 Taille des images 1 ~53 000 Nb d’images 2 138 ~850 Gb Cellule 96/384 puits Traitement Phenotype Nb de cellules 120 millions Cellule 1 Traitement 54 210 11.4 Gb Cellule 2 Traitement 54 150 Taille des tables de données (txt) Cellule 3 Traitement 54 110 Exemple de données issues d’un criblage fonctionnel FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 17. Visualisation des effets sur les mini-tumeurs Imageur sans lentille Reconstruction holographique Tumeurs taille Expression des protéines d’intérêts T1 210 10 T2 150 100 T3 110 500 - Peu de mini-tumeurs (30-40 par puits) Tailles des mini-tumeurs très variables Taux de réponse au traitement : 60% Monika E.Dolega, Cédric Allier et al, Biosensor and Bioelectronics, 2013 FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 18. G score Modèle mathématique robuste qui prend en compte le rang (phénotype) de chaque mini-tumeur ajusté au nombre de mini-tumeurs par traitement. G-score 10 premiers hits: 10 premiers hits: Classical score Classical method  60% Faux positifs  20% Faux négatifs 20 premiers hits: 20 premiers hits:  70% Faux positifs  25% Faux négatifs Guyon et al, in progress FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 19. Applications/perspectives Applications :  Découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques  Mécanismes moléculaires de l’action des médicaments Domaines d’application :  Oncologie  Métabolismes (diabète, obésité,…)  Dermatologie  Infection virale  … FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 20. Remerciements  Laboratoire Biomics (BGE, IRTSV) Directeur du laboratoire : Xavier Gidrol Equipe 3D : N. Picollet-D’hahan,… Equipe criblage fonctionnel : E. Sulpice,… Equipe imagerie : V. Haguet,… Equipe bio-informatique : L. Guyon,…  Laboratoire Imagerie et Systèmes d'Acquisition Directeur du laboratoire : Jean-Marc Dinten C. Allier,… FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
  • 21. Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondés sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit Genostar François RECHENMANN Directeur général Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 22. NGS data analysis for identification and characterization of biomarkers François Rechenmann February 11, 2014
  • 23. NGS data analysis for identification and characterization of biomarkers A case study: M. tuberculosis François Rechenmann February 11, 2014
  • 24. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 25. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database 1. quality assessment; trimming 2. mapping onto reference sequence(s) 1. detection of SNPs • a user-interface 2. characterisation of SNPs • a set of exploratory data analysis methods 3. database update
  • 26. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 27. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 28. What do we need? Clinical, demographic, epidemiological data • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 29. What do we need? Clinical, demographic, epidemiological data • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods Raw data, SNPs
  • 30. What do we need? Clinical, demographic, epidemiological data • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods Raw data, SNPs Knowledge on characterized mutations
  • 31. What do we need? Clinical, demographic, epidemiological data • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods Raw data, SNPs Knowledge on characterized mutations Annotated reference sequence
  • 32. What do we need? Clinical, demographic, epidemiological data • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods Raw data, SNPs Knowledge on characterized mutations Annotated reference sequence • relationnal model • query facilities • traceability
  • 33. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 34. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 35.
  • 36. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 37.
  • 38. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods
  • 39. What do we need? • a sequence analysis pipeline • a database • a user-interface • a set of exploratory data analysis methods Histograms Phylogenetic tree reconstruction Clustering methods
  • 40. What did we achieve?  a sequence analysis pipeline  a database  a user-interface  a set of exploratory data analysis methods
  • 41. Other case studies • HCV • Laboratoire de virologie, CHU de Grenoble • Pseudomonas æruginosa • GdR Pseudomonas
  • 42.
  • 43. Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales Kitware Julien JOMIER CEO Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 44. Kitware open-source platforms, high quality software Julien Jomier julien.jomier@kitware.com
  • 45. Kitware • 1998 – Incorporation of Kitware Inc (USA) • 2010 – Incorporation of Kitware SAS (Europe) • 130+ employees • 80% with Masters & PhDs in scientific domains • Worldwide experts • Revenue: $30M (USA) – €700k (Europe) • Open-Source Software Development • Computer Vision • Image Processing • Data Visualization • High Performance Computing • Data Management
  • 46.
  • 48. Image & Data Processing • Expertise • Image Analysis: 2D, 3D, 4D. • Image/Model Registration & Fusion • Image Segmentation & Detection • Computer Vision • Open Source Technology • Insight Toolkit: Medical Image Processing • Image-Guided Surgery Toolkit (IGSTK) • Reconstruction Toolkit (RTK) • 3D Slicer: Image Processing Research • Computer Vision Toolkit (OpenCV)
  • 49. Data Modeling • Expertise • Image Analysis • Image to Model Computation • Big Data Statistics & Exploration • Machine Learning • Technology • Big Data Analysis Tools • Information Analysis Software • Omics Data Analysis (Visomics)
  • 50. Customer Example - Braedius
  • 51. Data Visualization • Expertise • Complex data visualization • Large data interaction • Parallel rendering • Software integration • Mobile visualization • Open Source Technology • Visualization Toolkit (VTK) • Molecule Editor (Avogadro) • Parallel Visualization (ParaView) • Mobile Visualization (VES) • Online Visualization (WebViz)
  • 52. Online Visualization • • • • • • • Innovative Technology Cross-Browser compatibility No plugins Works on any devices Instant Visualization (fast loading) Fully interactive visualization http://www.webviz.org
  • 53. Data Processing, Modeling and Visualization Platform
  • 54. Our Solutions & Services • Solutions • Image Processing (2D/3D/4D) • Complex Modeling • Large Data Visualization • Web/Mobile/Desktop Visualization Software • High Performance Computing • Services • Software development • Consulting • Training • Support
  • 56. La modélisation heuristique au service de la recherche Persistent Systems France - Bio Modeling Systems Manuel GEA Co fondateur et CEO, Bio-Modeling Systems Jean-Baptiste ARTERO Chargé d’affaires, Persistent Systems Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 57. Heuristic Modeling to serve the Research Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate in silico prediction of allergies in skin
  • 58. Two partners for a complex research Independent Private Company incorporated in 2004, profitable since 2006. A clear “Biology” driven company that intensively uses I.T. resources. Global leader in software product and technology services 7000+ employees over the word : 35 R&D engineers at Grenoble Inventor and exclusive owner of all its technologies. Focused on Big Data, Business Intelligence, Mobility, Collaboration, Cloud technologies 24 FTE* of which 9 FTE scientists/professionals only focused on CADI™ research. Develop information systems for Global Pharmaceutical Companies R&D activity split between contractual & collaborative programs (50/50). Catalyze Technology for leading Healthcare Organizations Enhancing Instrument performance for leading Medical Device Manufacturers and Life Science Organizations Boosting core Life Science research by partnering with leading Universities across the globe A joint systems biology research and development initiative
  • 59. Why in vitro skin models are NOT relevant? Structures that constitutively lack major components of the in vivo system: - No resident immune cell populations, - No vasculature, - No lymphatic drains, - No sweat glands, - No nerve endings, etc.. Lacks all means to implement an immune response Build an Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate in silico prediction of allergies in skin
  • 60. The Life-modeling issue If you dream to create the first operational bird model… … a “basic” living Complex system that not only flies… Be sure to use the appropriate modeling concepts & tools. If not… …you get a Complicated “Cartesian” system. It does fly, but… it will never lay eggs! The challenge is clearly not a question of technologies only
  • 61. BMSystems invented CADI™ The CADI™ models are detailed maps of inter-cellular and/or intra-cellular mechanisms associated with a biological status. CADI™ models are outstanding “non-mathematical” heuristic descriptive in-silico answers to explain the non-linear mechanisms of life and diseases. CADI ™ models can describe the dynamics of pathological processes and/or pathological mechanisms vs. control. CADI™ models describe the mechanisms that cause the diseases, not only the consequences. CADI ™ models create the optimum new knowledge required to identify/explain mechanisms that can lead to direct industrial applications. CADI™ models have repeatedly led to novel patentable discoveries in highly competitive applications. •*Computer Assisted Deductive Integratio
  • 62. CADI™ the first “non-mathematical” modeling approach, successfully applying its 5 principles • An “Architectural Principles” Approach A complex system to study • Our “Negative Selection” Process A CADI™ model representing a multiple systems in a specific context • Our “4 steps validation” Process Different organs level • Our “Broad life sciences & IT” Expertise Scale / level • Our “synergic collaboration” with classical IT partners Different Cells level Molecules level • *Computer Assisted Deductive Integration Clearly the challenge is to look at things differently and to ask the right questions!
  • 63. CADI™ Global therapies discovery & validation process The CADI™ from bench to bed to real patient life process Scientific data CADI™ experimentations design 2 New version of CADI™ map 3 1 Clinical data Experimentations implementation Clinicians / MD inputs Patients feedbacks 4 Publications E-R&D Analysis of experimental results Patients data Continuum E- Health Information technologies : Cell-in-silico Platform Data Acquisition, Collaborative, Data Storage, Big Data, Mobility Persistent Systems IT partner
  • 64. Analysis workflow in SCoMoS Expression data from compound of interest Classify compounds based on signatureprofiles of standardized compounds Skin Model v1.0.0 Identify skin associated pathways impacted by a compound Expression data from standardized skin related compounds Get insight into protein interactions and their functional implication on each pathway
  • 65. What can be done with CADI™ models? Reduce time to result, improve success rate and reduce development costs to address the markets: Biomedical, Diagnostic, Pharma, Cosmetics, Food, Chemistry, Environment, Energy. Multi-Systems* mechanisms understanding Multi-scale ** mechanisms description Disease understanding / (re) definition Target discovery / evaluation. Identification /selection of pertinent predictive Biomarkers CADI™ Process Outputs New therapeutic strategies, New associations of molecules New associations of existing molecules R&D programs evaluation GO NO GO decision Drug (re) positioning /(re) profiling/ rescue Drugs Mechanisms of action Proposition of new bio-production processes through micro-organisms modifications
  • 66. Contacts Open to discussions and collaborations Jean-Baptiste ARTERO Business Development Representative Persistent Systems Mobile: +33 777 90 14 20 Jean-baptiste.artero@persistentsas.com www.persistentsys.com Manuel GEA Co-founder & CEO Mobile: +33 683 06 12 72 Manuel.gea@bmsystems.org www.bmsystems.net
  • 67. Elexir : une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert Didier AUBOEUF Chef d’équipe « épissage alternatif et progression tumorale » Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 68. EXOMIC, ANALYSE BIOINFORMATIQUE DU TRANSCRIPTOME À L’ÉCHELLE DE L’EXON AUBOEUF Didier Directeur de Recherche Inserm Responsable d’équipe au CRCL Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon (CRCL) UMR Inserm 1052 - CNRS 5286
  • 69. Epissage alternatif : 22 000 gènes, 1 000 000 de protéines ! Dogme un gène, un produit, une fonction Réalité un gène, DES produits, DES fonctions Gène Transcription Pré-ARNm Epissage ARNm Variants d’épissage Traduction Protéine Isoformes protéiques L’épissage alternatif : une règle, et non l’exception qui permet d’augmenter la diversité du transcriptome. Et donc du protéome codé par un nombre limité de gènes !
  • 70. Epissage alternatif : Changer le message des gènes Cellule #2 Cellule #1 Gène A Gène B Gène C Gène A Gène B Gène C Transcription Pré-ARNm Epissage ARNm Noyau Cytoplasme Traduction Protéine Membrane extracellulaire Inactive Active Ligand Voir Dossier Hors série de Pour la Science « L’hérédité sans gène » N° 81 - Oct-Déc 2013 Didier Auboeuf : « Un gène, combien de protéines » Forme soluble
  • 71. Application • S’appuyer sur la diversité créée par l’épissage pour augmenter : • le nombre de bio-marqueurs • la spécificité et le nombre de cibles pharmacologiques • la caractérisation des altérations moléculaires dans les pathologies
  • 72. Application Une mine de nouveaux marqueurs Biologiques : 22 000 gènes (marqueurs actuels) 1 000 000 de variants d’épissage! Une mine d’épitopes ! Epitope « sain » Epitope « pathologique » Expression du gène Altération moléculaires à l’échelle de l’exon Isoforme Fonctionnelle Isoforme Non-Fonctionnelle Inhibiteur pharmacologique Pharmacologie • • Forcer l’expression d’une isoforme inactive Plus de 600 protéines impliquées dans l’épissage pouvant servir de cilbes Des dizaines de milliers d’isoformes d’épissage pourraient devenir de nouvelles cibles pharmacologiques
  • 73. De la théorie, à la pratique…. Démystifier l’épissage en le rendant accessible • FasterDB : Répertoire et annotation de tous les variants d’épissage http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/ • Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à très haute densité http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl Mallinjoud P, Villemin JP, Mortada H, Polay-Espinoza M, Desmet FO, Samaan S, Chautard E, Tranchevent LC, Auboeuf D. Genome Res. 2013 Dec 4. PMID: 24307554
  • 74. FasterDB : Répertoire et annotation de tous les variants d’épissage http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
  • 75. Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à très haute densité http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl Nouvelles technologies à très haute densité: Classical Arrays Exon&Junction Arrays RNA seq NGS Gene expression Oui Oui Oui Alternative Splicing Non Oui Oui -Analyse des données brutes -Interprétation des données Microarray data FasterDB Gene annotations Analysis algorithm Probe selection Computation and storage of data Interface for data visualization
  • 76. Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à très haute densité Métastases vs. Pas de métastase RT-PCR 11 12 11 13 13 Pas de métastase Métastases Noyau Cytoplasme
  • 77. Analyse de données de RNA seq très haut débit Séquençage Alignement des reads Annotation des variants Quantification Analyse différentielle RNA-seq reads TopHat ou STAR et GMAP (454) in-house in-house in-house Données de séquence brutes (.fastq) Génome de référence (.fa) Annotations (FasterDB ou autres) Inputs in-house Visualisation dans FasterDB Couverture des reads sur le gène Couverture des reads sur le gène Noyau Cytoplasme Couverture des reads sur les jonctions exons-exons Couverture des reads sur les jonctions exons-exons Couverture des reads sur le gène Couverture des reads sur les jonctions exons-exons Peu de reads Peu de reads Beaucoup de reads Beaucoup de reads Beaucoup de reads
  • 78. Exomic, Analyse bioinformatique du transcriptome à l’échelle de l’exon • Contact chercheur : Didier Auboeuf Didier.auboeuf@inserm.fr http://www.crcl.fr/ http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/ • Chargé de valorisation : Yannick Tocquet Yannick.tocquet@universite-lyon.fr http://www.universite-lyon.fr/lst
  • 79. Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0 Shazino Christian MORAND Commercial Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 80. shazino Les outils numériques du laboratoire Le scientifique 2.0
  • 81. shazino Notre Mission Shazino a pour mission d’organiser le partage sécurisé des données complexes afin d’accélérer les découvertes. Shazino développe et commercialise des connecteurs technologiques à partir ou vers des bases de données scientifiques. 2
  • 82. shazino Connecteurs Mobiles Votre base de données: Échantillons, Analyses, Data 3
  • 83. shazino ex: GED PaperShip ✓ Plus 500 millions de documents ✓ PDF scientifiques, html, images, etc. ✓ iPad & iPhone 4
  • 84. shazino Connecteurs Base de Données Base de données Shazino: Échantillons, Analyses, Data 5
  • 85. shazino ex: Hivebench LIMS ✓ Cahier de labo, protocoles, réactifs, données brutes ✓ Collaboratif 4 ✓ WebApp, iPad & iPhone
  • 87. shazino L’Équipe Julien Thérier, PhD CE O Vincent Tourraine Ingénieur R&D ➢ Conception et Relation Client ➢ Applications iPhone / iPad / Mac Christian Morand Ingénieur d’affaires Damien Mathieu Ingénieur R&D ➢ Business ➢ Plateformes Web Development Nos Partenaires 7
  • 88. Shazino 11 Avenue Albert Einstein, 69100 Villeurbanne France +33 (0)6 72 64 92 39 www.shazino.com www.papershipapp.com www.hivebench.com
  • 89. Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les clouds hybrides Sysfera David LOUREIRO PDG Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 90. © SysFera Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les Cloud hybrides
  • 91. © SysFera RII INRIA - Biopôle SysFera • • • • • Editeur de logiciel Spin off de l’INRIA, créée en 2010 Forts liens avec l’innovation et la recherche 12 personnes Références : E-Biothon, EDF, CINES, Pathoquest, Techlimed, etc. • Partenariats – Amazon – Dell – CFI
  • 92. © SysFera RII INRIA - Biopôle Mission et Vision HPC made easy Les ingénieurs/chercheurs doivent se concentrer sur leur métier, pas sur l’outil informatique – Facilité d’utilisation – Transparence d’accès aux ressources
  • 93. © SysFera RII INRIA - Biopôle SysFera-DS • Gestion des ressources et des applications • Monitoring et refacturation • Gestion des données • Visualisation à distance
  • 94. © SysFera RII INRIA - Biopôle Constats • Des besoins grandissants d’accès simple à des applications bioinformatiques • Un besoin de transparence dans l'utilisation des ressources informatiques • Un besoin de cloisonnement des utilisateurs, des données • Le mode SaaS (Software as a Service) s'impose maintenant même pour les applications scientifiques
  • 95. © SysFera RII INRIA - Biopôle Use Case : E-Biothon • Une plate-forme pour accélérer les recherches en biologie, santé et environnement • Plateforme – 2 racks de Blue Gene P – Portail d’accès SysFera-DS • Analyses actuelles – Inventaire taxonomique : Barcoding, … – Phylogénétique : PhyML, …
  • 96. © SysFera RII INRIA - Biopôle Les apports de la solution SysFera-DS • Un portail unique pour – Mettre à disposition en SaaS des applications de bioinformatique – Gérer les données à distance – Exécuter les analyses • Gestion par projets – Cloisonnement des utilisateurs, des applications – Suivi de l’utilisation, permettant une refacturation des usages
  • 97. © SysFera RII INRIA - Biopôle D’autres applications disponibles Pour la bioinformatique •Blast •Hmmer •Gromacs •VMD •Disseq Et de manière plus générale • Calcul/stats • Visualisation • Scilab • R • Paraview • Ensight • Visit
  • 98. © SysFera RII INRIA - Biopôle Un partenaire de proximité pour la bioinformatique sécurisée dans le Cloud • Accès à la demande à des applications de Bio-Informatique dans le Cloud • Solution de portail SysFera-DS • Partenaire infrastructure Cloud : Groupe CFI – Acteur régional leader en intégration, infrastructure IT et Cloud – 160 personnes dédiées à plus de 1400 clients en contrats managés • Un datacenter Green IT dernière génération en Rhône-Alpes – Innovant, éco-durable, hyper-sécurisé – En cours d’obtention de l’agrément Santé
  • 99. © SysFera RII INRIA - Biopôle Merci ! SysFera 13 avenue Albert Einstein 69100 Villeurbanne Tel : 04 81 76 28 90 Fax : 09 85 86 92 55 eMail : contact@sysfera.com David Loureiro, CEO David.Loureiro@SysFera.com
  • 100. Des données à la simulation et au contrôle des procédés biologiques The Cosmo Company Thierry DE LUMLEY Directeur du développement Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
  • 101. From data to simulation and control of biological processes Modeling and simulation of complex systems Thierry de Lumley tdelumley@thecosmocompany.com Tel: 06 28 41 73 70 Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 102. CoSMo IN BRIEF A proprietary software dedicated to complex systems A high level of professional service and training A seasoned team of management engineers and developpers X 30 Formations Documentation 25 developpers and engineers working at improving our software Workshops Support CoSMo helps its partners to better understand, control and predict the evolution of their complex systems by designing a new generation of modeling and simulation tools. Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 103. LIFE SCIENCES CURRENT CHALLENGES Exponential growth and heterogeneity of the huge amount of available data and knowledge Multiplication of reductionist models with no vision of the entire system The reductionist approach has reached its limits Source: bioDBnet network graph Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 104. COMPLEX SYSTEMS Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 105. THIS IS COMPLICATED Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 106. THIS IS COMPLEX Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 107. THIS IS CHAOS Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 108. MANAGE COMPLEXITY FOR AN ECO-DISTRICT Time Distance Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 109. MANAGE COMPLEXITY IN BIOLOGICAL SYSTEMS Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 110. THE PATH TO PREDICTION AND CONTROL 1 2 Data Generate hypothesis Infer mechanisms 3 Build model Test model (calibration, validation) Simulate & predict Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute Control
  • 111. WHAT TOOLS FOR BIOLOGICAL SYSTEM MODELING AND SIMULATION? The CoSMo platform is designed to answer complex systems modeling and simulation requirements. Represent each sub-system using the good formalism ODE, discrete agents, compartments, … Interconnect the different parts with potentially different kinds of interactions molecules, pathogens, individuals, costs in continuous space, discrete networks Define the right time and space scale for each sub-system < seconds for reactions months, years for treatment Compose hierarchies as you visualize them For example, couple dynamically : • gene regulatory networks, • metabolic networks, • signaling networks, … genes in cells in organs in organisms in … Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 112. CASE STUDIES Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 113. SYSTEMIC MODELING OF BIOPROCESSES Kinetics Metabolism Computational Fluid Dynamics Medium composition Cell environment 13 Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 114. CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 115. CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 116. CHRONIC NON-COMMUNICABLE DISEASE MANAGEMENT • • • • Over 350 Million HBV chronically infected people worldwide Over 700 000 annual death by liver cancer 80% of the cases in developing/emerging countries One of the biggest challenge to global public health despite the existence of an efficient HB vaccine Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 117. CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 118. CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 119. CoSMo MODELING AND SIMULATION : SCENARIO AND OUTPUT Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 120. OTHER EXAMPLES TUMOR GROWTH TOXICITY PBPK Venal blood Understand the role of tumor cell metabolism and mobility CL CL Live r Kidn ey Gut Arterial blood Lun g Adip ose Bon e Brai n Hea rt Mus cle Skin Predict tumor growth rate and morphology pH Gut Sple en Hepatocyte Discrete circulation networks PANDEMIC MANAGEMENT OF INFECTIOUS DISEASES CD8 IMMUNE RESPONSE FOR VACCINE DESIGN Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 121. THE COSMO COMPANY Modeling and simulation of complex systems Thierry de Lumley tdelumley@thecosmocompany.com Tel: 06 28 41 73 70 Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
  • 122. Bio-informatique et outils numériques pour les produits de santé Mardi 11 février 2014 Ens, Lyon