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18 août

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Plateforme Bio-informatique

Trois domaines (modélisation moléculaire, modélisation de données, modélisation de processus) sont inclus dans une offre de service de type R&D que l'on peut classer en catégorie bio-informatique, chemo-informatique, ou plus généralement 'scientific computing'. Notamment, la partie in silico liée aux processus de développement de nouvelles molécules est couverte sous forme de prestations, collaborations, ou encadrement de doctorants. Du conseil, des produits logiciels ou matériels ainsi qu'une offre de formation, sont également proposés au-delà de la communauté chimie-biologie.


Modélisation moléculaire et drug-design

Une offre de service modélisation et visualisation moléculaires, a toujours existé au laboratoire, mais depuis 2003 elle a évolué vers un service d'informatique scientifique à l'interface informatique-chimie-biologie.
Le catalogue de services couvre donc une partie des méthodes in silico applicables à la conception de molécules d'intérêt biologique: inhibiteurs, sondes moléculaires … dans un contexte 'structure-based' drug design : biologie structurale, modélisation et arrimage moléculaire, CAO moléculaire.
Ce catalogue évolue avec l'échantillonnage conformationnel de protéines (4D docking), la mise au point de métriques (drug efficiencies) et une ouverture à des problématiques de chemo-informatique ('ligand-based' drug design).
Les prestations types correspondent essentiellement : i) aux études de faisabilité (bio-informatique structurale, paramétrage des calculs) en amont; ii) au co-encadrement de thèses; iii) à des campagnes (en interne ou encadrées) de calcul et d'analyse de données; iv) à un binôme chimiste-informaticien pour la conception moléculaire.
Pour un consortium de chimistes et de biologistes il est donc possible de réaliser une itération de conception complète (cycle court) en intégrant les aspects in silico.


Modélisation de processus et modélisation de données

Une expertise est également proposée dans des domaines tels que la modélisation de processus (cinétique enzymatique, tests in vitro) ou les collections numériques (données, connaissances, molécules) au sens large. Il s'agit d'outils et de méthodes indispensables et positionnés à la frontière des processus de conception. Ils nous permettent, soit de maîtriser l'ensemble de la chaine de conception, soit d'être efficaces lorsque des approches traditionnelles (par exemple un SGBDR) ne sont pas pertinentes.
En particulier, un effort spécial a été conduit sur la généricité. Il s'agit ici de produire des preuves de concept à partir de questions scientifiques issues de communautés scientifiques (chimie-biologie, SHS, sciences de l'environnement ...) élargies. Ces approches quantitatives ou centrées sur les données ('data centric') sont donc accessibles à tous.


Fonctionnement et valeurs

Cette offre nécessite un fonctionnement type service R&D qui s'appuie à la fois sur : i) des demandes externes (laboratoire ou collaborations scientifiques); ii) un effort de conception continu et basé sur une dynamique interne (prototypes, middleware, codes originaux, intégration de logiciels tiers Open Source/commerciaux) et iii) une connaissance métier qui permet une stratégie de développement en amont (jusqu'à plusieurs années) des besoins.
La production de bibliothèques logicielles OpenSource est au centre de ce dispositif. Par exemple, la bibliothèque Pybuild (Python, plus de 20000 lignes de code) inclue des paquetages (parseurs, gestion de tables, filtres texte, arbres, objets encapsulés ...) à finalité générique et des composants métiers (collections moléculaires, macromolécules, analyse de données).
La production est positionnée en amont du projet, au niveau des études de faisabilité, avec la finalité d'être intégrée dans la production (livrables) réalisée par la maîtrise d'œuvre du projet.


Formations et offres 'tout en un'

L'offre de service évolue également vers des formations in situ spécialisées dans le domaine ou vers la conception de dispositifs combinés matériels-logiciels 'tout en un' (appliances). La demande est croissante : il s'agit d'équipes qui ont les compétences scientifiques et qui désirent s'investir dans un domaine numérique mais qui ne disposent pas du support en matière de mise en œuvre initiale des infrastructures correspondantes.
 


Date de mise à jour 14 avril 2016


INFORMATION

CONTACT
Dr Frédéric Rodriguez (SPCMIB).

ABOUT
Scientific computing is not computer science. I am working in this field for a long time and I share experiences and tools that could be useful for people working intensively with computers in the fields of drug design, structural bioinformatics, cheminformatics, biology ...

SCIENTIFIC ACTIVITY
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TECHNICAL PROFILE
Tag cloud (updated january 2016).



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