Overview of available bioinformatics platforms
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bilille est la plateforme de bioinformatique, biostatistique et bioanalyse de la métropole lilloise, au sein de l'UAR 2014/US 41 Plateformes Lilloises en Biologie et Santé. bilille est également membre de l'Institut Français de Bioinformatique et bénéficie du label IBiSA délivré par le GIS "Infrastructures en Biologie Santé et Agronomie".
Le PRABI-Gerland https://prabi.ibcp.fr localisé à l'IBCP développe les bases de données dans le domaine infectieux, les méthodes de prédiction et d'optimisation des structures 3D de protéines ainsi que les outils et services s'y rapportant. Dans le domaine des services la spécificité de la PF est la bioinformatique structurale (Modélisation moléculaire, prédiction de structure) introduite sur Lyon dès 1986 (il y a 25 ans avant même que le mot n'existe...). Dans ce domaine, l’activité proposée par le PRABI-Gerland s’appuie sur les expertises suivantes:
Prédiction de structure de protéines [G. Deléage]
Modélisation moléculaire [E. Bettler, G. Deléage, R. Terreux]
Intégration de méthodes et serveurs Web [C. Combet, G Deléage]
Serveur Web 3D [E. Bettler, G. Deléage]
Drug design et QSAR (R. Terreux, J.A. Chemelle)
Mots clefs: Bioinformatique structurale, Prédiction de structure, Base de données structurales, Analyse de séquences, Modélisation moléculaire, docking moléculaire.
Principaux sites web: https://prabi.ibcp.fr (site en cours de refonte)
https://geno3d-prabi.ibcp.fr/
https://npsa-prabi.ibcp.fr/
http://sumo-pbil.ibcp.fr
http://espript.ibcp.fr
http://endscript.ibcp.fr
Méthodes de prédiction des structures secondaires de protéines.
Plusieurs méthodes originales ont été développées, Self Optimized Prediction Method (SOPM), génère automatiquement à partir de cette base de donnée, une "sous-base" rassemblant les 60 à 80 protéines les plus homologues ou appartenant à la même classe structurale que la protéine
étudiée. En effet, des protéines homologues ont généralement une structure assez proche (30% d'identité indique une architecture semblable). Après une phase d'apprentissage automatique sur cette "sous-base", en particulier d'optimisation des paramètres, la prédiction de la structure de la protéine est réalisée. La version SOPMA tire bénéfice des alignements multiples. La méthode MLRC combine les réseaux de neurones avec la méthode SOPMA.
[SOPMA] Self optimised Prediction Method (1995)
[SOPM] Self optimised Prediction Method (1994)
[DPM] Double prediction Method (1987)
[MLRC] Multivariate Linear Regression Combination (1999)
[AMPHIPASEEK] Prediction of membrane anchor helical peptides (2006)
Intégration de methodes- WebicielsServeur NPS@
Le PRABI Gerland a développé le premier serveur de mail Français pour la prédiction de structures secondaires de protéines (80 000 prédictions en tout). Ensuite ces méthodes ont été intégrées dans [NPS@ 2000]. Le serveur est actuellement dans sa version 3. Dans le cadre de RENABI-IFB, ce serveur généraliste de séquences couplé aux prédictions de structures sera mis à jour en termes d’ergonomie, d’interface et de conception. Mise à disposition d’outils et de services en ligne correspondant aux domaines d’expertise du laboratoire d’accueil de la PF.
Serveur Web ESPript/ENDscript
A partir d’une protéine de structure connue (code ou fichier PDB), le serveur ENDscript produit, en quelques secondes et de manière automatisée, plusieurs illustrations téléchargeables dans des formats usuels (PostScript, PDF, PNG et TIFF) :
1/ Une première figure, générée par le logiciel ESPript, présente la séquence de la protéine d’intérêt agrémentée de ses éléments de structure secondaire, de l’accessibilité au solvant et de l’hydropathie par résidu. Si disponibles, sont aussi représentés les contacts cristallographiques et non-cristallographiques protéine/protéine et/ou protéine/ligand ainsi que les résidus impliqués dans des ponts disulfures.
2/ Une seconde figure ESPript montre, en plus des informations précédentes, un alignement multiple de séquences des protéines homologues coloré en fonction de la conservation des résidus et agrémenté des éléments de structure secondaire de ces dernières si leurs structures sont connues.
3/ Deux représentations 3D interactives visualisables par le logiciel PyMOL : a) une représentation en ruban, colorée en fonction de la conservation de séquence. b) une représentation en tube dont le diamètre est proportionnel à la déviation structurale (rmsd) entre la protéine d’intérêt et les protéines homologues de structure connue. De plus, si disponible, peuvent être affichés : l’assemblage de l’unité biologique, les modèles RMN multiples, les ligands et les résidus en contact avec ces derniers.
Le serveur ESPript permet, en complément d’ENDscript ou de manière autonome, de représenter des alignements multiples de séquences avec la possibilité d’ajouter des marqueurs définis par l’utilisateur de manière à produire des figures facilitant l’analyse ou dédiées aux communications scientifiques.
Modélisation moléculaire
Un serveur Web de modélisation moléculaire automatique de structure 3D de protéines appelé geno3D est disponible depsuis 2002 qui permet aux biologistes et biochimistes d'obtenir un modèle 3D de qualité si la séquence "query" présente plus de 35% d'identité avec une protéine de structure 3D connue. Le principe de cette modélisation consiste à appliquer les techniques de modélisation sous contraintes à la protéine à modéliser (de type RMN) à partir d'un jeu de contraintes calculées sur l'empreinte structurale. Plusieurs empreintes sont utilisables, le ligand (si présent) est replacé dans les modèles, 10 modèles sont générés. Les résultats sont proposés sous la forme d’une archive récupérable et les résultats sont conservés 8 jours sur le serveur. Ce serveur génère 100 modèles/mois. Un système intégré de modélisation moléculaire (MAGOS ) à grande échelle de protéomes entiers a été utilisé pour des protéomes de virus (modeome3D) et de plantes (arabidome3D).
Docking et sites 3D- chemo-informatique
Une méthode bioinformatique SUMO a été développée permettant de détecter des sites 3D fonctionnels communs à plusieurs protéines. L’approche a fait l’objet d’un brevet déposé par le CNRS et d'un serveur Web pour rendre utilisable la méthode par la communauté académique.
Dans un travail récent, nous avons réévalué les paramètres et avons montré que la qualité de comparaison était améliorée tout comme la rapidité du calcul. Cette méthode a été appliquée pour établir une classification des antibiotiques à noyau ß lactame.
• Biologie Végétale Intégrative (silencing, épigénétique, intéractions hôtes pathogènes, cycle cellulaire, …)
• Maladies génétiques rares (ciliopathies, rétinopathies, myopathies, …)
• Génomique structurale, fonctionnelle, comparative
• Protéomique haut-débit et Protéomique structurale
• Développement de méthodes quantitatives basées sur la spectrométrie de masse et leur application à des systèmes biologiques
• ARN non-codantes : architecture, mécanismes d'évolution, et rôles dans la pathogénicité
• L'étude des micro-organismes adaptés à des conditions environnementales extrêmes
• Recherche transdisciplinaire à l'interface de la biologie, la biochimie, la physique et la médecine
La plateforme BISTRO regroupe plusieurs plateformes/services bioinformatiques dans différents Instituts de recherche à Strasbourg :
Génétique Moléculaire, Génomique Microbiologie (GMGM)
L'étude des micro-organismes adaptés à des conditions environnementales extrêmes peuvent révéler des capacités microbiennes insoupçonnées. Leur compréhension, y compris les fonctions métaboliques et la formation de biofilm impliqués dans l'adaptation à des conditions particulières est un objectif majeur de la microbiologie environnementale. Nous étudions ces mécanismes d'adaptation microbienne dans les écosystèmes contaminés par des éléments toxiques à 3 niveaux : (i) l'isolement de nouvelles souches et la caractérisation de leurs propriétés métaboliques, (ii) l'étude de la réponse adaptative aux métaux toxiques dans des conditions de laboratoire, (iii) l'étude d'environnements contaminés pour comprendre le fonctionnement des communautés microbiennes in situ.
Institut de Biologie Moléculaire et Cellulaire (IBMC)
L’équipe « évolution des ARN non-codants chez les levures » s'intéresse au rôle et à l'évolution des ARNnc dans les mécanismes biologiques. De tels ARN étaient connus depuis longtemps, mais on pensait alors qu’ils n’étaient que des "composants infrastructuraux" de la machinerie traductionnelle, des reliquats d’un monde ancestral "tout ARN" : les ARN ribosomiques, les ARN de transferts, les introns ainsi que les petits ARN nucléolaires. Au moyen d'approches bioinformatiques et expérimentales, nous nous intéressons particulièrement : (i) à l'étude des relations structure-fonction dans certaines familles d'ARNnc (ribosomes, riboswitches,...), (ii) à l'identification et à l'étude de nouveaux ARNnc impliqués dans les mécanismes de pathogénicité chez certaines espèces de levures.
Institut de Biologie Moléculaire des Plantes (IBMP)
L’activité de recherche est dédiée à l’étude des mécanismes fondamentaux de la vie des plantes dont les applications trouvent notamment leur place dans les domaines des biotechnologies ou de la recherche médicale. Les domaines étudiés sont très variés : (i) la biosynthèse de molécules bioactives (impliquées dans l’élaboration de matériaux, de cosmétiques, d’arômes ou de médicaments) et de leur régulation, (ii) virus végétaux, (iii) des grandes voies de régulation permettant le développement et la reproduction des plantes ainsi que l’adaptation à leur environnement, (iv) la biogenèse des organites, chloroplastes et mitochondries, indispensables à la production d’énergie des cellules et dont les dysfonctionnements peuvent engendrer des effets fortement délétères quant à la vie cellulaire. http://ibmp.u-strasbg.fr/
Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube)
L'équipe Complex systems and Translational Bioinformatics (CSTB) couvre un large spectre de recherches en informatique : la bioinformatique et génomique intégratives, la bioinformatique théorique, la fouille de données, l'ingénierie des connaissances et l'optimisation stochastique. Dans le domaine de la bioinformatique, nous nous focalisons essentiellement sur le domaine de la santé et plus particulièrement à l’étude des maladies génétiques rares et à la compréhension des mécanismes physiopathologiques impliqués dans ces maladies. Ces mécanismes ont souvent un intérêt potentiel pour la compréhension des processus biologiques altérés dans des maladies plus communes, telles que l’obésité, les diabètes ou les cancers.
Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (IGBMC)
L'objectif de l'institut est de développer la recherche transdisciplinaire à l'interface de la biologie, la biochimie, la physique et la médecine. Nous explorons des thématiques très diverses, alliant recherche fondamentale et appliquée dans le domaine de la santé. Les travaux concernent des sujets très variés, allant de l'analyse structurale des protéines à la génétique humaine, en passant par les cellules souches, la biophysique ou l'épigénétique. Les résultats scientifiques ont déjà permis d'importantes avancées, notamment pour la compréhension de nombreuses pathologies humaines comme certains cancers ou maladies génétiques rares.
Institut clinique de la souris (ICS - IGBMC)
Le service informatique ICS possède une expertise informatique forte dans la mise en place de la chaine de traitement des données issues des souris génétiquement modifiés : développement d’outils de capture des données de phénotypage, des traitements statistiques appropriés, des procédures d’interfaçage avec des ressources externes. Il développe également l’analyse intégrative de ces données en les croisant avec les ressources publiques disponibles (MGI, EMMA…).
Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC)
Le Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique (LSMBO) de l’IPHC se concentre sur le développement de méthodes analytiques pour la détermination structurale de macromolécules, principalement des protéines, sans aucune ambiguïté structurale, jusqu’au dernier atome. Des méthodes d’analyse protéomique à haut débit sont développées pour la quantification de protéomes complexes ou la découverte de biomarqueurs de pathologies. Nous développons également la MS supramoléculaire pour décrire des complexes non-covalents, des approches de protéomique structurale, de protéogénomique et de complexomique. L’équipe de bioinformatique du laboratoire développe les outils logiciels nécessaires à l’interprétation de l’ensemble des données générées, outils qui sont accessibles sur MSDA (Mass Spectrometry Data Analysis, https://msda.unistra.fr/)
Laboratoire de Génétique Médicale (LGM)
Le leitmotiv du LGM est d’avoir comme point de départ l’observation clinique de patients atteints de maladies rares d’origine génétique; d’identifier les causes génétique(s) de leur affection(s) et d’en étudier les mécanismes physiopathogéniques au niveau cellulaire et au niveau d’organismes modèles pour aboutir à des hypothèses thérapeutiques ouvrant la voie vers des projets de thérapies précliniques pour in fine retourner vers le patient. La motivation profonde, qui anime l’équipe constituée aussi bien de médecins que de scientifiques, est basée sur sa volonté de développer une recherche véritablement translationnelle. La recherche sur les maladies rares génétiques sont à l’origine de découverte de nouvelles voies biologiques et peuvent avoir un impact fort sur les maladies communes. Ce laboratoire a permis de développer de nouveaux axes de recherché très compétitifs dans le domaine de la génétique humaine et de la physiopathologie intégrée de divers processus pathologiques à l’origine de maladies génétiques et/ou communes. http://www.u1112.inserm.fr/
The Plateforme Bioinformatique (PB-IBENS) is a facility of the Institut de Biologie de l’ENS (IBENS). It defines, develops and deploys the hardware and software resources that meet the specific bioinformatics needs of researchers. It is responsible for the maintenance and deployment of a computing cluster accessible to all partners of the LABEX Memolife (IBENS, ESPCI, Collège de France).PB-IBENS also maintains and supports web and database servers (Rsat, Genomicus, DiatomicBase, Finsurf) developed by the IBENS teams, some of which are labeled by the European Infrastructure Elixir. It is involved in bioinformatics training at the ENS, organizes seminars every two weeks and participates to external courses. PB-IBENS benefits from the IBENS teams scientific environment in order to direct users towards specialists who can answer their technical questions related to their specific analyses (Single-Cell, RNASeq, Bioimaging, evolution, etc.).
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.
The bioinformatic group involved specialists in text algorithm focusing on the design of new tools and structures for RNA-Seq analysis. We have created a new data structure capable of organizing reads for very quickly queries and developed a software (called CRAC) noticed by Nature as a competitor over existing softwares for the analysis of RNA-Seq data (CRAC, Star, …).
* Transcriptomics - RNA-Seq
* Kmers analysis
- [Transipedia](https://transipedia.fr)
Les thématiques de recherche du PRABI-Doua s’organisent autour d’un point de vue méthodologique, qui affirme l’importance de la modélisation tant mathématique qu’informatique et d’une perspective évolutive qui organise les recherches indépendamment du niveau d’organisation biologique. C’est dans la synergie entre des problématiques biologiques propres et des développements méthodologiques que naît la plus grande part des résultats scientifiques de cette composante. Parmi les thématiques abordées figurent en particulier:
Phylogénie et évolution moléculaire.
Génomique comparative (organismes eucaryotes et procaryotes).
Eléments transposables.
Intreractions hôtes-parasites.
Statistiques appliquées à l'écologie et l'évolution.
Analyse statistique de données en grandes dimensions pour la génomique.
Développement de méthodes et d’outils destinés à l’annotation, à la génomique et au métabolisme comparatifs de génomes bactériens.
Organisation et gestion de données génomiques et métaboliques dans des structures de bases de données.
Prédiction et analyse de réseaux et modèles métaboliques de génomes bactériens.
Analyse de données NGS : projets d’évolution (polymorphismes) et de transcriptomique (RNA-seq).
Développement d’interfaces Web conviviales pour l’utilisation des outils d’analyses et l’annotation experte (composant MaGe, Magnifying Genomes).
Service pour l’analyse de données génomiques ouvert à la communauté internationale des microbiologistes.
Formations à l’annotation, à l’analyse comparative génomique et métabolique et à l’analyse de données de transcriptomique avec l’interface graphique MaGe.
Plateforme expérimentale de recherche dépendant de Inria Nancy Grand-Est, la plateforme MBI s’est constituée autour de deux domaines principaux d’expertise.
1. La modélisation 3D des protéines et de leurs interactions, avec en particulier la simulation de dynamiques moléculaires (logiciel NAMD), et la mise à disposition de programmes ultra-rapides de docking rigide et de comparaison de formes, exécutés sur des clusters mixtes (CPU et GPU).
2. L’extraction de connaissances à partir de données biologiques ou biomédicales, avec en particulier la mise en œuvre de méthodes de fouille de données symboliques et/ou relationnelles, en utilisant une suite logicielle construite dans l’équipe Orpailleur autour de la recherche de motifs fréquents et de l’analyse formelle de concept (suite CORON), ainsi que des workflows d’apprentissage (à partir de la plateforme KNIME).
Cette structure a été créée à l'initiative de l'INCa dans le cadre de sa participation à l'"International Cancer Genome Consortium" (ICGC).
Elle a trois missions :
1 collecter ou préparer puis valider les acides nucléiques (ADN normal, ADN tumoral, ARN tumoral,...) qui seront examinés avec les techniques de la génomique: puce de génotypage, puce d'expression, RNA-seq, DNA-‐eq en génomes complets et en éxomes),
2 assurer la liaison avec les centres de génomique (académiques ou privés) réalisant le séquençage haut-‐débit,
3 effectuer l'analyse des données de séquence transmises par ces centres de manière à en extraire l'information (variants somatiques et structuraux, nombre de copie, niveaux d'expression en RNA-‐seq) utile aux équipes biomédicales.
Pour remplir sa mission, la plateforme a développé une application Internet permettant d'assurer la gestion de grands projets multicentriques en toute transparence pour les collaborateurs. Elle a mis en place des procédures de contrôle qualité des échantillons à analyser. Elle dessine et automatise des pipelines d'analyse pour les données de génomique qu'elle reçoit.
The team Bonsai has been re-created on January 1, 2011, and is an evolution of the INRIA-LIFL team Sequoia, which was created in 2007. The scientific focus of Bonsai is still very much the same as the one of Sequoia. We work in computational biology, and more specifically o n algorithms for biological sequences analysis. Several topics of Bonsai were already present in Sequoia: Noncoding RNA analysis and non ribosomal peptide synthesis. We also work on further lines of research: Algorithms for Next Generation Sequencing and comparison of sequences at genome scale taking into account rearrangements. These lines of research find their source in the development of new sequencing technologies and the increasing availability of complete genome sequence data. They are supported by strategical collaborations, and they also reinforce the expertise of the team in sequence analysis and genome annotation. The main goal of Bonsai is to define appropriate combinatorial models and efficient algorithms for large-scale sequence analysis in molecular biology.
Le domaine d’expertise d’Orphanet est celui des maladies rares dans leurs aspects médicaux (histoire naturelle, diagnostic et prise en charge), épidémiologiques (prévalence, incidence, prévalence à la naissance, distribution géographique et par âge d’apparition et de décès), génétiques (déterminants génétiques de causalité, de susceptibilité), phénotypiques (fréquence d’occurrence des présentations phénotypiques des maladies), nosologiques (classification multi-dimensionnelle), terminologiques (interopérabilité sémantique). La couverture du domaine est aussi géographique, car représentant également l’expertise, l’offre de diagnostic et des soins et l’état d’avancement de la recherche dans 41 pays.
Orphanet se définit comme une offre de données et de services à forte valeur ajoutée, cette valeur provenant du fait que ces données sont intégrées, qualifiées, expertisées et contrôlées du point de vue de la qualité.
La plateforme fait apparaître une forte expertise en génomique, épigénomique et métagénomique. Les modèles biologiques sont variés (micro-organismes, plantes, animaux) donnant un caractère généraliste à de nombreux outils.
Cette plate-forme fait suite à une structuration des laboratoires de l'Université Clermont Auvergne faisant de la recherche dans ce domaine :
CHELTER (https://chelter.uca.fr/) CHU Estaing, Université Clermont Auvergne ;
ICCF (https://iccf.uca.fr/) UMR 6296 CNRS, CHU, CNRS, Université Clermont Auvergne ;
Institut Pascal (http://www.institutpascal.uca.fr/)
GDEC (http://www6.clermont.inra.fr/umr1095/) UMR 1095 INRAE, Université Clermont Auvergne ;
GENOAP CHU de Clermont-Ferrand ;
GReD (https://www.gred-clermont.fr/) UMR 6293 CNRS, U1103 INSERM, Université Clermont Auvergne ;
LIMOS (https://limos.fr/) UMR 6158 CNRS, Université Clermont Auvergne ;
LMGE (https://lmge.uca.fr/) UMR 6023 CNRS, Université Clermont Auvergne ;
M2ISH (https://m2ish.uca.fr/) UMR 1071, Université Clermont Auvergne ;
MEDIS (https://www6.clermont.inrae.fr/medis/) UMR 454 INREA, Université Clermont Auvergne ;
NeuroDOL (https://neurodol.uca.fr/) UMR1107 Inserm, Université Clermont Auvergne ;
PIAF (https://www6.clermont.inrae.fr/piaf/) UMR A547 INRAE, Université Clermont Auvergne ;
QuaPa UR INRA 370 (https://www6.clermont.inrae.fr/quapa/L-unite-QuaPA/) ;
UMRF ( https://www6.clermont.inrae.fr/umrf/) UMR 0545 INRAE, Université Clermont Auvergne, VetAgroSup ;
UMRH (http://umrh-bioinfo.clermont.inra.fr/Intranet/web/UMRH/) UMR1213 INRAE, VetAgroSup ;
UNH (https://www6.clermont.inrae.fr/unh/) UMR INRAE, Université Clermont Auvergne ;
La plateforme BiRD conseille, propose et développe des services en bioinformatique : analyse de données de séquençage pour la détection de variants, l'étude du transcriptome ou du microbiote. Pour cela elle travaille aux cotés de la plateforme Génomique qui prend en charge les projets de préparations de librairies et séquençage.
Pour toutes ces applications, BiRD possède une expertise dans l'analyse de données à grande échelle et a développé des pipelines d’analyse bioinformatiques dédiés permettant de standardiser l’analyse depuis les données brutes jusqu’à l’interprétation biologique.
Ces services sont supportés par une infrastructure de calcul et de stockage dédiée directement connectée aux séquenceurs, accessible à distance à travers plusieurs services et ouverte à la communauté scientifique quelque soit sa tutelle.
La plateforme assure :
un accompagnement des projets d'analyse de données en génomique, depuis la définition du projet jusqu'à l'obtention de données filtrées et de bonne qualité.
la mise à disposition de la communauté scientifique une infrastructure et des ressources bioinformatiques adaptées (cluster calcul, stockage et CLOUD OpenStack) pour le traitement et l'analyse de données 'omics'.
des formations dans le domaine de la Bioinformatique, (Analyse de données de transcriptome, Initiation au langage R ou à la ligne de commande).
Implantée au sein de la SFR Santé François Bonamy, la plateforme s'appuie sur les équipes de recherche en génétique et génomique humaine de l'UMR U1087, à laquelle elle est adossée. L'un des objectifs scientifiques de ces équipes est d'élucider les mécanismes moléculaires de pathologies cardiovasculaires (mort subite, arythmies, valvulopathies, anévrismes cérébraux, etc.). Les stratégies d'analyse mises en oeuvre s'appuient sur les technologies de criblage génomique à haut-débit couplées au développement de nouveaux outils bioinformatiques dédiés, dans le but d'identifier de nouveaux marqueurs de risque dans ces pathologies.
La plateforme est également co-dirigée scientiquement par le LS2N (Laboratoire des Sciences Numériques Nantes). Les travaux de recherche et développements de la plateforme BiRD sont menés en collaboration avec l’équipe ComBi dont les thématiques de recherche principales se concentrent autour de la génomique comparative et de la biologie des systèmes. Ensemble, ces deux laboratoires définissent les orientations stratégiques et scientifiques de BiRD, et coordonnent les ressources humaines et matérielles.
The I2BC bioinfo platform is attached to the Institute of Integrative Cell Biology (I2BC), a joint research unit (CEA, CNRS, Université Paris-Saclay) that brings together more than 600 people dedicated to research on the functioning of the cell at all its organizational scales. The platform aims at valorizing the resources and activities in bioinformatics developed within the unit in the field of comparative analysis of genomes, the study of RNAs and the structural modeling of cellular machineries. It is located at the heart of the 13 technological platforms of the I2BC, which are members of the National Infrastructures in Biology and Health (FRISBI, FBI, France-Genomics), in order to promote the integration and exploitation of data generated by users. It offers support services to facilitate and improve the processing of NGS sequencing, proteomics or biophysics data and organizes bioinformatics training in close collaboration with the IFB.
The "Gilles Thomas" Bioinformatics Facility, located at the Centre Léon Bérard (CLB), was initiated in 2009 by Pr. Gilles Thomas to foster the exploitation of massive amounts of sequencing data in cancer genomics. The team is composed of 11 bioinformaticians and biostatisticians working under the scientific supervision of Alain Viari (Inria). It provides a multidisciplinary expertise, from data management to biological interpretation, to support a large spectrum of collaborations from basic research to translational projects and clinical diagnostic activities.
La plateforme de Bioinformatique des Plantes (PlantBioinfoPF, https://doi.org/10.15454/1.5572414581735654E12) hébergée par l’URGI est membre de l’Institut Français de Bioinformatique (IFB). Depuis 2020, PlantBioinfoPF fait également partie de l’IR (infrastructure de recherche) INRAE BioinfOmics qui regroupe 4 plateformes de bioinformatique « omics » d’INRAE, dont trois font aussi partie de l’IFB.
La plateforme a des activités en support aux infrastructures nationales suivantes :
· RARe : développement et maintenance de son portail de données ; coordination de groupes de travail et de processus qualité en lien avec la gestion des données.
· IN-SYLVA : alimentation du portail de données avec les données de GnpIS (système d’information développé par PlantBioinfoPF depuis 2003).
· Phenome-Emphasis : développement du portail de données du système d’information distribué et des standards nécessaires.
· France génomique : collaboration avec les centres de séquençage en tant que plateforme associée de bioinformatique en particulier autour de l’annotation des éléments transposables (ET) dans les génomes.
La mission principale de la plateforme est de contribuer à une gestion, compatible avec la science ouverte, des données produites dans les trois départements. La seconde mission est de proposer aux chercheurs des outils et un environnement adapté aux analyses reproductibles pour l’annotation des ET. Ces deux missions s’inscrivent dans les Objectifs Science Ouverte de l’institut.
La plateforme est certifiée ISO9001 V2015.
IFB-Core platform's mission is to coordinate the use of the means and the activities of the national infrastructure. IFB-core is also the interlocutor of the ELIXIR network, of which IFB is the French node (ELIXIR-FR). The IFB-core serves as an interface with various actors in order to set up and manage a multi-site national computing infrastructure (National Network of Computing Resources, NNCR) aiming at pooling resources and federating the life sciences communities around tools adapted to their needs.
