RENDRE LA SCIENCE
PLATEFORME BIG DATA - SCIENCES DE LA VIE
REVISITE
CACHÉE OU MANQUANTE
REPRÉSENTE & SUBLIME VOS DONNÉES PAR LA
Pourquoi ?
La biologie génère un afflux considérable de données (~30 zettaoctets 1021 = Big Data) encore largement inexploitées, qui requiert la mise en place d’une plateforme automatisée de traitement et d’analyse de données de type Big Data : DIELFENN Lab.
Les données générées par la biologie sont très hétérogènes : omics, santé, environnement, capteurs, océanographie, publications, imagerie … nécessitant des outils de traitements de données appropriés et de data visualisation spécifiques.
Pour qui ?
Les départements R&D des biotechnologies et les bureaux d’études en sciences de la vie ont besoin d’extraire une information stratégique ou utiles à partir des données produites ou existantes, en particulier dans les secteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire, de la santé & environnement, des biotechnologies marines, etc …
Agro - Agri
Santé & environnement
biotechs
Comment ?
Audit
Avant d’exploiter les données, un audit préalable permet de définir les bases de données existantes internes et externes permettant de répondre à la question posée.
La question du type de data visualisation est également abordée en fonction de l’utilisation voulue (publication, réunion stratégique, marketing, …)
Rich data
Une fois les bases de données externes identifiées et connectées, les données sont nettoyées et annotées automatiquement. Des ontologies et du « machine learning » sont utilisées pour enrichir les données. La pertinence biologique des corrélations trouvées est vérifiée par des bioinformaticiens et des data scientists.
Exploitation
Les données sont injectées directement dans MyLAb de manière autonome, ou dans la plateforme par l’équipe de DIELFENN. Les données sont alors traitées grâce à une intelligence artificielle (AI) modélisant, agrégeant et intégrant les données.
Résultats
Le résultat intervient sous forme de data visualisation, représentation unique des données qui met en évidence l’information recherchée.
Les résultats sont validés scientifiquement soit préalablement par les équipes de R&D, soit par des méthodes statistiques (biostatistiques), soit par la validation issue des publications (validation expérimentale).
Pourquoi faire ?
optimisation de la R&D
Efficience des intrants lors des essais
Mise au point des essais (nutrition végétale et animale)
Valorisation des données
Cartographie stratégique
Indicateur de la fertilité des sol
Validation des études pharmaco-économiques
Validation des essais cliniques
Ciblage patients et essais moindres
Réduction des coûts de développement
Phénotypage
Reconnaissance d’images
Études sur la santé humaine
Impact d’un polluant sur la santé humaine
Implantation d’antenne relais et population concernée
ÉTUDES COSMÉTIQUES
Décryptage principes actifs
Formulation et études précliniques
Contactez-nous
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