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PLATEFORME BIG DATA - SCIENCES DE LA VIE

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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

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