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LBGI à la faculté de médecine, Bâtiment 3, 11 rue Humann

 

The aim of our research group is to develop validated high throughput computational biology to study the behaviour of biological systems ranging from protein families to relational systems such as "hyperstructures" (macromolecular complex, organelles, viruses...) or biological networks (metabolosome, transcriptional, developmental or disease-related networks...).

 

To tackle these objectives, two complementary strategies are developed in our laboratory:

• bioinformatics involved in the development of original algorithms and in the construction of an integrated platform

• bioanalysis dedicated to in-depth analysis of specialized biological systems in order to identify potential interesting therapeutic targets and improve algorithms and computational strategies.

 

In this context, the functional genomics of cancer or human diseases constitute invaluable systems combining the availability of numerous genomic and functional data from human patients and the existence of specific mutations in animal models with the respective 'omics' data at hand.

 

 

Le but de notre groupe de recherche est de développer des méthodes validées en informatique pour la biologie à haut débit de manière à étudier des systèmes biologiques allant des familles de protéines jusqu'aux systèmes relationnels tels que les "hyperstructures" (complexes macro-moléculaires, organelles, virus,...) ou les réseaux biologiques (métabolosome, réseaux de transcription, de développement ou liés à des maladies,...).

 

Deux stratégies sont développées dans notre laboratoire pour aborder ces objectifs :

• la bio-informatique pour le développement d'algorithmes originaux et d'une plate-forme intégrée

• la bio-analyse dédiée à l'analyse approfondie de systèmes biologiques spécifiques pour l'identification de cibles thérapeutiques potentielles intéressantes et l'amélioration des algorithmes et des stratégies informatiques.

 

Dans ce contexte, la génomique fonctionnelle du cancer ou de maladies humaines fournit des systèmes inestimables associant la disponibilité de nombreuses données génomiques et fonctionnelles provenant de patients humains et l'existence de mutations spécifiques dans des modèles animaux avec des données 'omics' correspondantes.