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MAGe – Modèles & Algorithmes pour la Génomique

Disciplines BiologieInformatique, Mathématiques
Domaines

Biologie : CancérologieEpidémiologieEvolution, GénomiqueTranscriptomique

Informatique : Analyse de données Bioinformatique,

Mathématiques : Modèles statistiquesBiostatistiquesModélisation de réseaux

Tutelles

Université Grenoble-AlpesCNRSVetAgro Sup, Grenoble-INP

Localisation géographique

Domaine de la Merci (La Tronche)

Laboratoire d'appartenance

Laboratoire TIMC – Translational Innovation in Medicine and Complexity

Chef d'équipe

Olivier François

Page web

https://www.timc.fr/en/mage-team

 

D'après le généticien Theodozius Dobzhansky (1973), rien en biologie n'a de sens sans l'éclairage de l'évolution. Une version actuelle de cette citation pourrait ajouter l'éclairage de la génomique, la révolution du XXIe siècle dans le domaine biologique. Comment ne pas voir les progrès fantastiques et les implications de la génomique pour la médecine, pour l'étude des cancers, des maladies infectieuses, des maladies génétiques ou environnementales, des traitements associés, etc.

En cherchant à développer des modèles et des méthodes pour l'analyse des données génomiques (au sens large), l'équipe MAGE s'inscrit dans la transformation radicale des sciences biologiques et de leur fusion avec les sciences du calcul et les mathématiques. L'équipe est fortement interdisciplinaire, composée de biologistes et de mathématiciens maitrisant les facettes multiples de la biologie computationnelle. Elle s'appuie sur quatre axes majeurs de recherche et de nouvelles thématiques computationnelles.

Axes de recherche

  • Analyse des dérégulations génétiques et épigénétiques dans les cancers : caractérisation de l’hétérogénéité inter et intra-tumorale (responsable : Magali Richard).

  • Génomique et épigénétique environnementale : médiation des expositions environnementales, écologie moléculaire prédictive (responsable : Olivier François).

  • Évolution des micro-organismes et métagénomique : compétition et innovation dans les communautés bactériennes (responsable : Antoine Frénoy).

  • Bioinformatique des données NGS : exome-seq, rip-seq, CNVs, appel de génotypes et applications à l’infertilité masculine (responsable : Nicolas Thierry-Mieg).