PRABI-AMSB

Adresse postale
Université Claude Bernard – Lyon 1
43 boulevard du 11 Novembre 1918 69622 Villeurbanne
Structure(s) :
CNRS
Unité :
Université Lyon 1
Pôle regional :
Prabi, Rhône-Alpes
Website
PRABI-AMSB
Responsable Scientifique
Perrière Guy
Responsable opérationnel
Navratil Vincent
Certificat(s)
  • France-Génomique
  • Label IBiSA
Domaines d'activité
  • Environnement
  • Biologie
Description des expertises

Les domaines de compétences du PRABI-AMSB comprennent la phylogénie moléculaire, les statistiques, l’écologie, la virologie et la microbiologie ainsi que l’analyse de données biomédicales. Par ailleurs les méthodologies utilisées sont celles de la génomique, la transcriptomique, la métagénomique/métatranscriptomique, ainsi que la biologie des systèmes.

Mots clés:
  • Analyse de données de séquençage NGS
  • Méthodologie
  • Assemblage de génomes et transcriptomes
  • Génomique (DNA-seq)
  • Analyse de génomes
  • Transcriptomique (RNA-seq)
  • Analyse différentielle de l’expression des gènes
  • Analyses de transcrits et transcrits variants
  • Analyse de variants
  • Génomes complets
  • Analyse de la régulation de l’expression des gènes
  • Chip-seq
  • Métagénomique, métatranscriptomique
  • Analyse de séquences
  • Algorithmique des séquences
  • Alignement (multiple) de séquences
  • Annotation de séquences
  • Recherche de motifs
  • Prédiction d'homologie/orthologie
  • Biologie des systèmes
  • Modélisation des réseaux de régulation
  • Modélisation des systèmes
  • Biostatistiques
  • Statistique descriptive
  • Tests statistiques
  • Régression
  • Analyses multivariées
  • Réduction de dimension
  • Curation de collections de données
  • Développements technologiques de l‘Information et de la Communication
  • Outils
  • Interfaces, portails web
  • Développement de workflows
  • Données
  • Bases de données et systèmes d’informations
  • Cluster
  • Cloud
  • Parallélisation
  • Ecologie
  • Biodiversité
  • Ecologie microbienne
  • Modélisation en écologie
  • Evolution et phylogénie
  • Evolution moléculaire
  • Gènes et génomes
  • Phylogénomique
  • Arbre de la vie
  • Super-arbres et réconciliations
  • Détection de sélection
  • Génomique comparative
  • Comparaison des génomes
  • Génomique : Puces
  • Métabolomique et fluxomique

Formation professionnelle

Personnes formées :
10 personnes / an
Temps de formation :
3 jour(s) / an
Prochaine session :
18-10-2017

Introduction au logiciel R

Description
Objectifs de la formation
  • Acquérir les compétences nécessaires à l’utilisation du logiciel R
  • Connaître les principales analyses statistiques nécessaires en biologie et les utiliser sous R
  • Réaliser des graphiques sous R
  • Connaitre les bibliothèques R utiles en Biologie
Conditions d'accès

Informations et inscriptions:

http://www.biosciencesco.fr/formation-continue/bio-informatique/formation-au-logiciel-r/

 

Personnes formées :
12 personnes / an
Temps de formation :
Non renseigné
Prochaine session :
15-11-2017

Analyse de données RNA-seq sous l’environnement Galaxy

Description
Objectifs de la formation
  • Acquérir les connaissances générales sur les méthodes de séquençage à haut-débit.
  • Connaître les caractéristiques des données obtenues dans le cadre de l’analyse du transcriptome (RNA-seq).
  • Savoir planifier une expérience simple de type RNA-seq en fonction de ses objectifs scientifiques et des caractéristiques et contraintes expérimentales.
  • Connaître les principales méthodes et outils d’analyse des données RNA-seq . Pouvoir les mettre en oeuvre dans un cas simple via un serveur web Galaxy.
  • Pouvoir visualiser les résultats dans un navigateur de génome.

Durée de la formation : 2,5 jours

Conditions d'accès

Informations et inscriptions:

http://www.biosciencesco.fr/formation-continue/bio-informatique/analyse-...

Publications internes
Publications externes
Billoir, E., V. Navratil, and B. J. Blaise, "Sample size calculation in metabolic phenotyping studies", Brief Bioinform, vol. 16, no. 5, pp. 813-9, Sep, 2015.
Guirimand, T., S. Delmotte, and V. Navratil, "VirHostNet 2.0: surfing on the web of virus/host molecular interactions data", Nucleic Acids Res, vol. 43, no. Database issue, pp. D583-7, Jan, 2015.
Publications avec le laboratoire d'hébergement
Remerciements
Besnard, F., Refahi, Y., Morin, V., Marteaux, B., Brunoud, G., Chambrier, P., Rozier, F., Mirabet, V., Legrand, J., Laine, S., Thevenon, E., Farcot, E., Cellier, C., Das, P., Bishopp, A., Dumas, R., Parcy, F., Helariutta, Y., Boudaoud, A., Godin, C., Traas, J., Guedon, Y. and Vernoux, T. (2014) Cytokinin signalling inhibitory fields provide robustness to phyllotaxis. Nature, 505, 417-421. 
Kyselková, M., Almario, J., Kopecký, J., Ságová-Marečková, M., Haurat, J., Muller, D., Grundmann, G.L. and Moënne-Loccoz, Y. (2014) Evaluation of rhizobacterial indicators of tobacco black root rot suppressiveness in farmers’ fields. Environ. Microbiol. Reports, 6, 346-353. 
Almario, J., Kyselková, M., Kopecký, J., Ságová-Marečková, M., Muller, D, Grundmann, G.L., Moënne-Loccoz, Y. (2013) Assessment of the relationship between geologic origin of soil, rhizobacterial community composition and soil receptivity to tobacco black root rot in Savoie region (France). Plant and Soil, 371, 397-408.
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