iCONICS

Adresse postale
47 boulevard de l'Hôpital 75013 Paris
Structure(s) :
INSERM
Unité :
Institut du Cerveau et de la Moelle épinière, UMR 7225-UMR_S 1127
Website
iCONICS
Responsable(s) scientifique
Responsable(s) opérationnel
Certificat(s)
Non renseigné
Aucun site web renseigné
Visites annuelles :
Non renseignées
Visites uniques :
Non renseignées
Citations :
Non renseigné
Téléchargements :
3 708

RGCCA/SGCCA

Description

RGCCA (Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis – Psychometrika 2011, 76(2):257–284) et son extension parcimonieuse (SGCCA – Biostatistics 2014, 15(3):569–83) sont des méthodes multivariées reposant sur la modélisation des relations entre blocs de variables ou groupes d’individus, et permettant l’analyse intégrative de données hétérogènes et de grandes dimensions.

Conditions d'accès

RGCCA est disponible dans le dépôt CRAN (Comprehensive R Archive Network).

Domaines d'activité
  • Biomédical
  • Biotechnologie
  • Biologie
  • Informatique
Description des expertises

L'Institut du Cerveau et de la Moelle épinière (ICM), situé sur le site de l’Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, constitue un pôle majeur de recherche fondamentale et clinique sur le système nerveux, où 650 chercheurs, ingénieurs et médecins couvrent l’ensemble des disciplines de la neurologie dans le but d’accélérer les découvertes sur le fonctionnement du cerveau, et les développements de traitements pour des maladies comme Alzheimer, Parkinson, la sclérose en plaques, ou l'épilepsie.

La plate-forme iCONICS développe et met en œuvre une expertise, des méthodes et des outils afin de répondre aux besoins de la recherche biomédicale en neurosciences : de l'annotation sémantique et la structuration informatique des informations, à la mise à disposition d’outils facilitant l’analyse et la visualisation des données à haut-débit, jusqu’à l’analyse statistique et intégrative de ces données.

L’expertise de la plate-forme iCONICS couvre ainsi les volets suivants :

  • standardisation, contrôle, annotation et référencement de données (« data management »)
  • développement et déploiement de bases de données et applicatifs pour la gestion et l’exploitation de données cliniques, omiques et imagerie
  • analyses de puces à ADN (génotypage, transcriptomique, méthylation)
  • analyses de données de séquençage à haut-débit (NGS) : variants (panels de gènes – capture, amplicons –, « whole-exome »), expression (ARN codants ou non codants – RNA-seq, single-cell, miR-seq), épigénomique (ouverture de la chromatine – ATAC-seq –, interactions protéines-ADN – ChIP-seq –, marques de méthylation – Bisulfite-seq)
  • analyses biostatistiques : support généraliste (tests, modèles, croisements de données), intégration de données hétérogènes et de grandes dimensions (typiquement données génétiques, omiques, cliniques et neuro-imagerie)
  • développement et mise à disposition de logiciels spécialisés avec interfaces graphiques (e.g. filtrage de données d’exomes, visualisation de données transcriptomiques, analyse intégrative de données multimodales)

Au-delà des maladies et modèles relatifs au système nerveux central, iCONICS propose son soutien à tout projet de recherche biomédicale visant à mieux comprendre les mécanismes biologiques sous-jacents aux pathologies humaines, depuis le dessin des études jusqu’au traitement, la visualisation et l’interprétation des résultats.

 

Mots clés:
  • Analyse de données de séquençage NGS
  • Alignements de lectures sur des génomes
  • Transcriptomique (RNA-seq)
  • Analyse différentielle de l’expression des gènes
  • Analyses de transcrits et transcrits variants
  • Analyse de variants
  • Panels (amplicons, captures)
  • Exomes
  • Génomes complets
  • Analyse de la régulation de l’expression des gènes
  • Chip-seq
  • Petits et longs ARN non-codants
  • Profils de méthylation
  • Accessibilité de la chromatine
  • Apprentissage automatique
  • Extraction de connaissances
  • Intégration de données hétérogènes
  • Ontologies
  • Web sémantique
  • Bioimagerie
  • Microscopie
  • Imagerie médicale
  • Analyse et modélisation multi-échelle
  • Biostatistiques
  • Statistique descriptive
  • Tests statistiques
  • Régression
  • Analyses multivariées
  • Réduction de dimension
  • Développements technologiques de l‘Information et de la Communication
  • Outils
  • Interfaces, portails web
  • Développement de workflows
  • Données
  • Intégration de données
  • Gestion et transfert de données
  • Bases de données et systèmes d’informations
  • Génomique : Puces
  • Biopuces ADN
  • Phylogénétiques
  • Génotypage
  • Biopuces ARN
  • Expression

Formation professionnelle

Aucun site web renseigné
Personnes formées :
18 personnes / an
Temps de formation :
3 jour(s) / an
Pas de nouvelle session prévue

Biostatistique avec R

Description

Apprendre à se servir du logiciel R dans le contexte de l’analyse de données biologiques tout en consolidant ses connaissances de base en biostatistique

Conditions d'accès

Personnel IHU-A-ICM, gratuit

Aucun site web renseigné
Personnes formées :
10 personnes / an
Temps de formation :
3 jour(s) / an
Pas de nouvelle session prévue

Initiation à la programmation en R

Description

Se familiariser avec R dans le but d’utiliser ce logiciel pour faire des modèles linéaires

Conditions d'accès

Personnel IHU-A-ICM, gratuit

Répartition des utilisateurs
Internationaux
0 %
Nationaux
5 %
Régionaux
30 %
Locaux
65%
Description de la répartition :

x

Projets propres de la plateforme
(5)
  • Base de données de gestion d'identifiants de sujets (études cliniques)
  • Outil graphique de filtrage de variants génomiques préalablement identifiés
  • Interface interactive pour l'exploration de données transcriptomiques
  • Pipeline d’analyse de données de bisulfite-sequencing (épigénomique)
  • Méthodologie et interfaçage d’analyse intégrative de données multimodales (omiques, cliniques, imagerie)
Collaborations
Projets d'ANR
(1)
  • 1 projet RHU sélectionné (iMAP)
Projets européens et internationaux

x

Projets avec des industriels
(4)

1

Projets de collaboration non financés par un organisme extérieur
Non renseigné
Prestations de service non financés par un organisme extérieur
Non renseigné
Animations

Co-organisation de la matinale "La suite Elasctic dans le secteur de la sante" – 3 octobre 2018 – ICM, Paris.

Publications internes

Variable selection for generalized canonical correlation analysis.
Tenenhaus A, Philippe C, Guillemot V, Le Cao KA, Grill J, Frouin V.
Biostatistics. 2014 Jul;15(3):569-83.


Regularized generalized canonical correlation analysis for multiblock or multigroup data analysis.
Tenenhaus A, Tenenhaus M.
European Journal of Operational Research. 2014 Oct;238(2):391-403.


A strategy for multimodal data integration: application to biomarkers identification in spinocerebellar ataxia.
Garali I, Adanyeguh IM, Ichou F, Perlbarg V, Seyer A, Colsch B, Moszer I, Guillemot V, Durr A, Mochel F, Tenenhaus A.
Brief Bioinform. 2017 Jul 3.

Publications externes

Characteristics of the default mode functional connectivity in normal ageing and Alzheimer’s disease using resting state fMRI with a combined approach of entropy-based and graph theoretical measurements.
Toussaint PJ, Maiz S, Coynel D, Doyon J, Messé A, de Souza LC, Sarazin M, Perlbarg V, Habert MO, Benali H.
Neuroimage. 2014 Nov 1;101:778-86


Age-related changes in functional network connectivity associated with high levels of verbal fluency performance.
Marsolais Y, Perlbarg V, Benali H, Joanette Y.
Cortex. 2014 Sep;58:123-38.


Deafferentation in thalamic and pontine areas in severe traumatic brain injury.
Laouchedi M, Galanaud D, Delmaire C, Fernandez-Vidal S, Messé A, Mesmoudi S, Oulebsir Boumghar F, Pélégrini-Issac M, Puybasset L, Benali H, Perlbarg V.
J Neuroradiol. 2014 Jul 2. pii: S0150-9861(14)00180-1.


Brain networks disconnection in early multiple sclerosis cognitive deficits: an anatomofunctional study.
Louapre C, Perlbarg V, García-Lorenzo D, Urbanski M, Benali H, Assouad R, Galanaud D, Freeman L, Bodini B, Papeix C, Tourbah A, Lubetzki C, Lehéricy S, Stankoff B.
Hum Brain Mapp. 2014 Sep;35(9):4706-17.


Combining spatial independent component analysis with regression to identify the subcortical components of resting-state FMRI functional networks.
Malherbe C, Messé A, Bardinet E, Pélégrini-Issac M, Perlbarg V, Marrelec G, Worbe Y, Yelnik J, Lehéricy S, Benali H.
Brain Connect. 2014 Apr;4(3):181-92


White matter changes in comatose survivors of anoxic ischemic encephalopathy and traumatic brain injury: comparative diffusion-tensor imaging study.
van der Eerden AW, Khalilzadeh O, Perlbarg V, Dinkel J, Sanchez P, Vos PE, Luyt CE, Stevens RD, Menjot de Champfleur N, Delmaire C, Tollard E, Gupta R, Dormont D, Laureys S, Benali H, Vanhaudenhuyse A, Galanaud D, Puybasset L; NICER (Neuro Imaging for Coma Emergence and Recovery) Consortium.
Radiology. 2014 Feb;270(2):506-16.


Long-term white matter changes after severe traumatic brain injury: a 5-year prospective cohort.
Dinkel J, Drier A, Khalilzadeh O, Perlbarg V, Czernecki V, Gupta R, Gomas F, Sanchez P, Dormont D, Galanaud D, Stevens RD, Puybasset L; for NICER (Neuro Imaging for Coma Emergence and Recovery) Consortium.
AJNR Am J Neuroradiol. 2014 Jan;35(1):23-9.


Broca's area damage is necessary but not sufficient to induce after-effects of cathodal tDCS on the unaffected hemisphere in post-stroke aphasia.
Rosso C, Perlbarg V, Valabregue R, Arbizu C, Ferrieux S, Alshawan B, Vargas P, Leger A, Zavanone C, Corvol JC, Meunier S, Lehéricy S, Samson Y.
Brain Stimul. 2014 Sep-Oct;7(5):627-35.


Neuroanatomical basis of paroxysmal sympathetic hyperactivity: a diffusion tensor imaging analysis.
Hinson HE, Puybasset L, Weiss N, Perlbarg V, Benali H, Galanaud D, Lasarev M, Stevens RD; Neuro Imaging for Coma Emergence, Recovery (NICER) Consortium.
Brain Inj. 2015;29(4):455-61.


Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research in Traumatic Brain Injury (CENTER-TBI): a prospective longitudinal observational study.
Maas AI, Menon DK, Steyerberg EW, Citerio G, Lecky F, Manley GT, Hill S, Legrand V, Sorgner A; CENTER-TBI Participants and Investigators.
Neurosurgery. 2015 Jan;76(1):67-80.


Single-voxel 1 H spectroscopy in the human hippocampus at 3 T using the LASER sequence: characterization of neurochemical profile and reproducibility.
Allaïli N, Valabrègue R, Auerbach EJ, Guillemot V, Yahia-Cherif L, Bardinet E, Jabourian M, Fossati P, Lehéricy S, Marjańska M.
NMR Biomed. 2015 Aug 18.


Hypomorphic variants of cationic amino acid transporter 3 in males with autism spectrum disorders.
Nava C, Rupp J, Boissel JP, Mignot C, Rastetter A, Amiet C, Jacquette A, Dupuits C, Bouteiller D, Keren B, Ruberg M, Faudet A, Doummar D, Philippe A, Périsse D, Laurent C, Lebrun N, Guillemot V, Chelly J, Cohen D, Héron D, Brice A, Closs EI, Depienne C.
Amino Acids. 2015 Jul 28.


Differential gene methylation in paired glioblastomas suggests a role of immune response pathways in tumor progression.
Alentorn A, Durán-Peña A, Malousi A, Marie Y, Mokhtari K, Sanson M, Hoang-Xuan K, Delattre JY, Idbaih A, Vecht C.
J Neurooncol. 2015 Jul 30.


Lateral Temporal Lobe: An Early Imaging Marker of the Presymptomatic GRN Disease?
Caroppo P, Habert MO, Durrleman S, Funkiewiez A, Perlbarg V, Hahn V, Bertin H, Gaubert M, Routier A, Hannequin D, Deramecourt V, Pasquier F, Rivaud-Pechoux S, Vercelletto M, Edouart G, Valabregue R, Lejeune P, Didic M, Corvol JC, Benali H, Lehericy S, Dubois B, Colliot O, Brice A, Le Ber I; Predict-PGRN study group..
J Alzheimers Dis. 2015;47(3):751-9.


Axial Diffusivity of the Corona Radiata at 24 Hours Post-Stroke: A New Biomarker for Motor and Global Outcome.
Moulton E, Amor-Sahli M, Perlbarg V, Pires C, Crozier S, Galanaud D, Valabregue R, Yger M, Baronnet-Chauvet F, Samson Y, Dormont D, Rosso C.
PLoS One. 2015 Nov 12;10(11):e0142910.


Functional Connectivity of Ventral and Dorsal Visual Streams in Posterior Cortical Atrophy.
Migliaccio R, Gallea C, Kas A, Perlbarg V, Samri D, Trotta L, Michon A, Lacomblez L, Dubois B, Lehericy S, Bartolomeo P.
J Alzheimers Dis. 2016;51(4):1119-30.


CATI: A Large Distributed Infrastructure for the Neuroimaging of Cohorts.
Operto G, Chupin M, Batrancourt B, Habert MO, Colliot O, Benali H, Poupon C, Champseix C, Delmaire C, Marie S, Rivière D, Pélégrini-Issac M, Perlbarg V, Trebossen R, Bottlaender M, Frouin V, Grigis A, Orfanos DP, Dary H, Fillon L, Azouani C, Bouyahia A, Fischer C, Edward L, Bouin M, Thoprakarn U, Li J, Makkaoui L, Poret S, Dufouil C, Bouteloup V, Chételat G, Dubois B, Lehéricy S, Mangin JF, Cointepas Y; CATI Consortium..
Neuroinformatics. 2016 Jul;14(3):253-64.


Longitudinal changes in functional connectivity of cortico-basal ganglia networks in manifests and premanifest huntington's disease.
Gargouri F, Messé A, Perlbarg V, Valabregue R, McColgan P, Yahia-Cherif L, Fernandez-Vidal S, Ben Hamida A, Benali H, Tabrizi S, Durr A, Lehéricy S.
Hum Brain Mapp. 2016 Nov;37(11):4112-4128.


Clinical-genetic model predicts incident impulse control disorders in Parkinson's disease.
Kraemmer J, Smith K, Weintraub D, Guillemot V, Nalls MA, Cormier-Dequaire F, Moszer I, Brice A, Singleton AB, Corvol JC.
J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2016 Oct;87(10):1106-11.


Transcriptome Analysis of Peripheral Blood in Chronic Inflammatory Demyelinating Polyradiculoneuropathy Patients Identifies TNFR1 and TLR Pathways in the IVIg Response.
Richard A, Corvol JC, Debs R, Reach P, Tahiri K, Carpentier W, Gueguen J, Guillemot V, Labeyrie C, Adams D, Viala K, Cohen Aubart F.
Medicine (Baltimore). 2016 May;95(19):e3370.


Default mode and task-positive networks connectivity during the N-Back task in remitted depressed patients with or without emotional residual symptoms.
Delaveau P, Arruda Sanchez T, Steffen R, Deschet K, Jabourian M, Perlbarg V, Gasparetto EL, Dubal S, Costa E Silva J, Fossati P.
Hum Brain Mapp. 2017 Apr 8.


Adaptive human immunity drives remyelination in a mouse model of demyelination.
El Behi M, Sanson C, Bachelin C, Guillot-Noël L, Fransson J, Stankoff B, Maillart E, Sarrazin N, Guillemot V, Abdi H, Cournu-Rebeix I, Fontaine B, Zujovic V.
Brain. 2017 Apr 1;140(4):967-980.


Marsh AP, Heron D, Edwards TJ, Quartier A, Galea C, Nava C, Rastetter A, Moutard ML, Anderson V, Bitoun P, Bunt J, Faudet A, Garel C, Gillies Mutations in DCC cause isolated agenesis of the corpus callosum with incomplete penetrance.
G, Gobius I, Guégan J, Heide S, Keren B, Lesne F, Lukic V, Mandelstam SA, McGillivray G, McIlroy A, Méneret A, Mignot C, Morcom LR, Odent S, Paolino A, Pope K, Riant F, Robinson GA, Spencer-Smith M, Srour M, Stephenson SE, Tankard R, Trouillard O, Welniarz Q, Wood A, Brice A, Rouleau G, Attié-Bitach T, Delatycki MB, Mandel JL, Amor DJ, Roze E, Piton A, Bahlo M, Billette de Villemeur T, Sherr EH, Leventer RJ, Richards LJ, Lockhart PJ, Depienne C.
Nat Genet. 2017 Apr;49(4):511-514.


Multi-omics analysis of primary glioblastoma cell lines shows recapitulation of pivotal molecular features of parental tumors.
Rosenberg S, Verreault M, Schmitt C, Guégan J, Guehennec J, Levasseur C, Marie Y, Bielle F, Mokhtari K, Hoang-Xuan K, Ligon K, Sanson M, Delattre JY, Idbaih A.
Neuro Oncol. 2017 Feb 1;19(2):219-228.


Anatomical and functional correlates of cortical motor threshold of the dominant hand.
Rosso C, Perlbarg V, Valabregue R, Obadia M, Kemlin-Méchin C, Moulton E, Leder S, Meunier S, Lamy JC.
Brain Stimul. 2017 Sep - Oct;10(5):952-958.


Autosomal dominant cerebellar ataxias: Imaging biomarkers with high effect sizes.
Adanyeguh IM, Perlbarg V, Henry PG, Rinaldi D, Petit E, Valabregue R, Brice A, Durr A, Mochel F.
Neuroimage Clin. 2018 Jun 14;19:858-867.


Treatment with chenodeoxycholic acid in cerebrotendinous xanthomatosis: clinical, neurophysiological, and quantitative brain structural outcomes.
Amador MDM, Masingue M, Debs R, Lamari F, Perlbarg V, Roze E, Degos B, Mochel F.
J Inherit Metab Dis. 2018 Sep;41(5):799-807.


Identification of novel recurrent ETV6-IgH fusions in primary central nervous system lymphoma.
Bruno A, Labreche K, Daniau M, Boisselier B, Gauchotte G, Royer-Perron L, Rahimian A, Lemoine F, de la Grange P, Guégan J, Bielle F, Polivka M, Adam C, Meyronet D, Figarella-Branger D, Villa C, Chrétien F, Eimer S, Davi F, Rousseau A, Houillier C, Soussain C, Mokhtari K, Hoang-Xuan K, Alentorn A.
Neuro Oncol. 2018 Jul 5;20(8):1092-1100.


Diet-induced dysbiosis and genetic background synergize with cystic fibrosis transmembrane conductance regulator deficiency to promote cholangiopathy in mice.
Debray D, El Mourabit H, Merabtene F, Brot L, Ulveling D, Chrétien Y, Rainteau D, Moszer I, Wendum D, Sokol H, Housset C.
Hepatol Commun. 2018 Oct 10;2(12):1533-1549.


ATP binding cassette (ABC) transporters: expression and clinical value in glioblastoma.
Dréan A, Rosenberg S, Lejeune FX, Goli L, Nadaradjane AA, Guehennec J, Schmitt C, Verreault M, Bielle F, Mokhtari K, Sanson M, Carpentier A, Delattre JY, Idbaih A.
J Neurooncol. 2018 Jul;138(3):479-486.


Oligodendrocyte precursor survival and differentiation requires chromatin remodeling by Chd7 and Chd8.
Marie C, Clavairoly A, Frah M, Hmidan H, Yan J, Zhao C, Van Steenwinckel J, Daveau R, Zalc B, Hassan B, Thomas JL, Gressens P, Ravassard P, Moszer I, Martin DM, Lu QR, Parras C.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Aug 28;115(35):E8246-E8255.


Alterations of the nigrostriatal pathway in a 6-OHDA rat model of Parkinson's disease evaluated with multimodal MRI.
Perlbarg V, Lambert J, Butler B, Felfli M, Valabrègue R, Privat AL, Lehéricy S, Petiet A.
PLoS One. 2018 Sep 6;13(9):e0202597.


Combined diffusion tensor imaging and magnetic resonance spectroscopy to predict neurological outcome before transjugular intrahepatic portosystemic shunt.
Rudler M, Weiss N, Perlbarg V, Mallet M, Tripon S, Valabregue R, Marjańska M, Cluzel P, Galanaud D, Thabut D.
Aliment Pharmacol Ther. 2018 Oct;48(8):863-874.


Spastic paraplegia due to SPAST mutations is modified by the underlying mutation and sex.
Parodi L, Fenu S, Barbier M, Banneau G, Duyckaerts C, Tezenas du Montcel S, Monin ML, Ait Said S, Guegan J, Tallaksen CME, Sablonniere B, Brice A, Stevanin G, Depienne C, Durr A; SPATAX network .
Brain. 2018 Dec 1;141(12):3331-3342.


Primary CNS lymphoma patient-derived orthotopic xenograft model capture the biological and molecular characteristics of the disease.
Pouzoulet F, Alentorn A, Royer-Perron L, Assayag F, Mokhtari K, Labiod D, Le Garff-Tavernier M, Daniau M, Menet E, Peyre M, Schnitzler A, Guegan J, Davi F, Hoang-Xuan K, Soussain C.
Blood Cells Mol Dis. 2019 Mar;75:1-10.


Long non-coding RNA repertoire and open chromatin regions constitute midbrain dopaminergic neuron - specific molecular signatures.
Gendron J, Colace-Sauty C, Beaume N, Cartonnet H, Guegan J, Ulveling D, Pardanaud-Glavieux C, Moszer I, Cheval H, Ravassard P.
Sci Rep. 2019 Feb 5;9(1):1409.


Blood-based diagnostics of Alzheimer's disease.
Penner G, Lecocq S, Chopin A, Vedoya X, Lista S, Vergallo A, Lejeune FX, Hampel H.
Expert Rev Mol Diagn. 2019 Jun 8:1-9. doi: 10.1080/14737159.2019.1626719

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