Le document présente une session de présentations de technologies innovantes en bio-informatique et outils numériques pour les produits de santé, avec des contributions d'organisations telles qu'Altrabio, Genel, et Kitware. Les projets incluent l'analyse intégrative de données, le criblage fonctionnel pour le développement de médicaments, et la modélisation heuristique pour la recherche. L'événement vise à promouvoir l'interaction entre la recherche et l'industrie, facilitant ainsi l'accès des PME aux ressources de calcul intensif.

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
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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

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

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

43. Traitement, modélisation et visualisation
d’images médicales
Kitware
Julien JOMIER
CEO
Mardi 11 Février 2014
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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

47. Processing
Modeling
Visualization

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

55. www.kitware.fr
Julien Jomier
julien.jomier@kitware.com

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
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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
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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

86. 7
shazino

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
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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.
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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
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104. COMPLEX SYSTEMS
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105. THIS IS COMPLICATED
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106. THIS IS COMPLEX
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107. THIS IS CHAOS
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108. MANAGE COMPLEXITY FOR AN ECO-DISTRICT
Time
Distance
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109. MANAGE COMPLEXITY IN BIOLOGICAL SYSTEMS
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110. THE PATH TO PREDICTION AND CONTROL
1
2
Data
Generate
hypothesis
Infer
mechanisms
3
Build model
Test model
(calibration, validation)
Simulate &
predict
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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 …
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112. CASE STUDIES
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113. SYSTEMIC MODELING OF BIOPROCESSES
Kinetics
Metabolism
Computational Fluid Dynamics
Medium composition
Cell environment
13
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114. CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL
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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
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117. CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL
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118. CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT
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119. CoSMo MODELING AND SIMULATION : SCENARIO AND OUTPUT
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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
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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