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L'ensemble des présentations réalisées lors de la rencontre Inria Industrie est contenu dans ce document. • AltraBio : Analyse de données intégratives • FLMSN : Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques • GENEL : Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development • Genostar : Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondes sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit • Kitware : Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales • Persistent Systems France - Bio Modeling Systems : Modélisation heuristique au service de la recherche • SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Carpaccio, programme pour l'analyse des muscles • SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Elexir, une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome • Shazino : Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0 • Sysfera : Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les cloud hybrides • The Cosmo Company : Des données a la simulation et au contrôle des procédés biologiques
Citation preview
Bio-informatique et
outils numériques pour
les produits de santé
Mardi 11 février 2014
Ens, Lyon
Session de présentations « flash »
de technologies innovantes
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
• AltraBio : Analyse de données intégratives
• FLMSN : Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques
• GENEL : Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development
• Genostar : Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondes sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit
• Kitware : Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales
• Persistent Systems France - Bio Modeling Systems : Modélisation heuristique au service de la recherche
• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Carpaccio, programme pour l'analyse des muscles
• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Elexir, une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome
• Shazino : Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0
• Sysfera : Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les cloud hybrides
• The Cosmo Company : Des données a la simulation et au contrôle des procédés biologiques
Analyse de données intégratives AltraBio
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Pierre-Emmanuel JOUVE Chef de projet
Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques FLMSN
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Violaine LOUVET Ingénieur de Recherche CNRS
Fédération Lyonnaise de Modélisation et
Sciences Numériques
STRUCTURE FEDERATIVE
Fédérer et soutenir les activités de calcul HPC et de modélisation dans la région lyonnaise.
lAssurer un service de proximité en termes d'accompagnement et de moyens
lCoordonner l’achat de matériels
lMutualiser les moyens de calcul
lAssurer une expertise en calcul intensif
lSoutenir les formations au calcul intensif
lMésocentres de calcul
lLyon tech La Doua
lCampus L. Mérieux
lLyon Ouest
lHôtel à projet / Animation scientifique
lCentre Blaise Pascal
lIXXI : Institut des Systèmes Complexes
lExpertises et réseau métier
lLyonCalcul http://lyoncalcul.univ-lyon1.fr/
Equipements acquis en 2012-2013 (Equip@meso / Région)
l6000 cœurs de calcul, 120 Tflops
lRéseau rapide Infiniband FDR
lOuverts à tous les chercheurs de toutes les disciplines
Favoriser l’accès des PME au HPC en les aidant à
maîtriser les risques
et à optimiser leur retour sur investissement
en partenariat avec cinq pôles de compétitivité :
Lancée en 2012 par :
lAmener les PME à « se poser la question
du calcul intensif » et démontrer le gain
de compétitivité obtenu avec le HPC
lProposer un accompagnement
personnalisé combinant les compétences
de chaque partenaire
Aide au financement, ressources de calcul,
étude technique, expertise métier, formation…
Recherche d’un expert pour évaluer le
projet de la PME
1ère évaluation par l’expert
Compte-rendu d’expertise
Découverte PME 1
Analyse de besoin et diagnostic 2
Accompagnement personnalisé et
mise en relation 3
Après HPC-PME, mise en œuvre
du projet industriel validé 4
DEMARCHE
Lyon
Grenoble
Cellule HPC PME Rhône-Alpes
Grenoble, Lyon
www.initiative-hpc-pme.org
o Permettre aux PME de travailler en proximité
o Rapprocher les PME et les partenaires
régionaux
o Intensifier les partenariats et le transfert de
compétences recherche-industrie régionaux
• Violaine Louvet [email protected]
• Marc Buffat [email protected]
• Christophe Picard [email protected]
• Emmanuel Chaljub [email protected]
• Jean-Francois Mehaut [email protected]
Contacts en Rhône-Alpes
Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development GENEL
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Gaëlle SAINT-AURET CEO
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Criblage fonctionnel à haut débit plus
physiologique et plus fiable
Criblage fonctionnel à haut débit des mini-tumeurs
(sphéroïdes):
Perspectives dans le développement de nouvelles
thérapies anti-cancéreuses
SAINT-AURET GAELLE
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
• Imagerie
• Criblage fonctionnel
• Biologie cellulaire et moléculaire
• Bio-informatique
L’environnement de GENEL
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Perte ou gain de fonction
–inhibiteurs chimiques
-RNA interference (siRNA, µRNA,..)
96/384 puits
Le criblage fonctionnel : principe
Visualisation de l’effet Quantification de la réponse de chaque
cellule
Nb de plaques 384
138
Nb de puits ~53 000
Nb d’images >300 000
Taille des images ~850 Gb
Nb de cellules 120 millions
Taille des tables de données (txt)
11.4 Gb
Traitements statistiques des données
Exemple de données issues d’un criblage fonctionnel
Cellule Traitement Phenotype
Cellule 1 Traitement 54 210
Cellule 2 Traitement 54 150
Cellule 3 Traitement 54 110
1 3
2
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Visualisation des effets sur les mini-tumeurs
Tumeurs taille Expression des protéines
d’intérêts
T1 210 10
T2 150 100
T3 110 500
- Peu de mini-tumeurs (30-40 par puits) - Tailles des mini-tumeurs très variables - Taux de réponse au traitement : 60%
Monika E.Dolega, Cédric Allier et al, Biosensor and Bioelectronics, 2013
Imageur sans lentille
Reconstruction holographique
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
G score
Classical method
Cla
ssic
al s
core
10 premiers hits:
60% Faux positifs 20 premiers hits:
70% Faux positifs
Guyon et al, in progress
10 premiers hits:
20% Faux négatifs 20 premiers hits:
25% Faux négatifs
Modèle mathématique robuste qui prend en compte le rang (phénotype) de chaque mini-tumeur ajusté au nombre de mini-tumeurs par traitement.
G-score
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Applications/perspectives
Applications :
Découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques
Mécanismes moléculaires de l’action des médicaments
Domaines d’application :
Oncologie
Métabolismes (diabète, obésité,…)
Dermatologie
Infection virale
…
FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE
Remerciements
C. Allier,…
Laboratoire Imagerie et Systèmes d'Acquisition Directeur du laboratoire : Jean-Marc Dinten
Equipe 3D : N. Picollet-D’hahan,…
Equipe criblage fonctionnel : E. Sulpice,…
Equipe bio-informatique : L. Guyon,…
Equipe imagerie : V. Haguet,…
Laboratoire Biomics (BGE, IRTSV) Directeur du laboratoire : Xavier Gidrol
Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondés sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit Genostar
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
François RECHENMANN Directeur général
François Rechenmann
February 11, 2014
NGS data analysis
for identification and characterization of biomarkers
François Rechenmann
February 11, 2014
NGS data analysis
for identification and characterization of biomarkers
A case study: M. tuberculosis
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
1. quality assessment; trimming
2. mapping onto reference sequence(s) 1. detection of SNPs
2. characterisation of SNPs
3. database update
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Clinical, demographic, epidemiological data
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Clinical, demographic, epidemiological data
Raw data, SNPs
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Clinical, demographic, epidemiological data
Knowledge on characterized mutations
Raw data, SNPs
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Clinical, demographic, epidemiological data
Knowledge on characterized mutations
Raw data, SNPs
Annotated reference sequence
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Clinical, demographic, epidemiological data
Knowledge on characterized mutations
Raw data, SNPs
Annotated reference sequence
• relationnal model • query facilities • traceability
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
• a sequence analysis pipeline
• a database
• a user-interface
• a set of exploratory data analysis methods
What do we need?
Histograms Phylogenetic tree reconstruction Clustering methods
a sequence analysis pipeline
a database
a user-interface
a set of exploratory data analysis methods
What did we achieve?
Other case studies
• HCV • Laboratoire de virologie, CHU de Grenoble
• Pseudomonas æruginosa
• GdR Pseudomonas
Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales Kitware
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Julien JOMIER CEO
Kitware
• 1998 – Incorporation of Kitware Inc (USA)
• 2010 – Incorporation of Kitware SAS (Europe)
• 130+ employees
• 80% with Masters & PhDs in scientific domains
• Worldwide experts
• Revenue: $30M (USA) – €700k (Europe)
• Open-Source Software Development
• Computer Vision
• Image Processing
• Data Visualization
• High Performance Computing
• Data Management
Visualization Modeling Processing
Image & Data Processing
• Expertise
• Image Analysis: 2D, 3D, 4D.
• Image/Model Registration & Fusion
• Image Segmentation & Detection
• Computer Vision
• Open Source Technology
• Insight Toolkit: Medical Image Processing
• Image-Guided Surgery Toolkit (IGSTK)
• Reconstruction Toolkit (RTK)
• 3D Slicer: Image Processing Research
• Computer Vision Toolkit (OpenCV)
Data Modeling
• Expertise
• Image Analysis
• Image to Model Computation
• Big Data Statistics & Exploration
• Machine Learning
• Technology
• Big Data Analysis Tools
• Information Analysis Software
• Omics Data Analysis (Visomics)
Customer Example - Braedius
Data Visualization
• Expertise
• Complex data visualization
• Large data interaction
• Parallel rendering
• Software integration
• Mobile visualization
• Open Source Technology
• Visualization Toolkit (VTK)
• Molecule Editor (Avogadro)
• Parallel Visualization (ParaView)
• Mobile Visualization (VES)
• Online Visualization (WebViz)
Online Visualization
• Innovative Technology
• Cross-Browser compatibility
• No plugins
• Works on any devices
• Instant Visualization (fast loading)
• Fully interactive visualization
• http://www.webviz.org
Data Processing, Modeling and Visualization Platform
Our Solutions & Services
• Solutions
• Image Processing (2D/3D/4D)
• Complex Modeling
• Large Data Visualization
• Web/Mobile/Desktop Visualization Software
• High Performance Computing
• Services
• Software development
• Consulting
• Training
• Support
La modélisation heuristique au service de la recherche Persistent Systems France - Bio Modeling Systems
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Manuel GEA Co fondateur et CEO, Bio-Modeling Systems
Jean-Baptiste ARTERO Chargé d’affaires, Persistent Systems
Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate in silico prediction of allergies in
skin
Heuristic Modeling to serve the
Research
Two partners for a complex research
Global leader in software product and technology services
7000+ employees over the word : 35 R&D engineers at
Grenoble
Focused on Big Data, Business Intelligence, Mobility,
Collaboration, Cloud technologies
Develop information systems for Global Pharmaceutical
Companies
Catalyze Technology for leading Healthcare
Organizations
Enhancing Instrument performance for leading Medical
Device Manufacturers and Life Science Organizations
Boosting core Life Science research by partnering with
leading Universities across the globe
Independent Private Company incorporated in
2004, profitable since 2006.
A clear “Biology” driven company that intensively
uses I.T. resources.
Inventor and exclusive owner of all its technologies.
24 FTE* of which 9 FTE scientists/professionals only
focused on CADI™ research.
R&D activity split between contractual &
collaborative programs (50/50).
A joint systems biology research and development initiative
Why in vitro skin models are NOT relevant?
Structures that constitutively lack major components of the in
vivo system:
- No resident immune cell populations,
- No vasculature,
- No lymphatic drains,
- No sweat glands,
- No nerve endings, etc.. Lacks all means to
implement an immune
response
Build an Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate
in silico prediction of allergies in skin
The Life-modeling issue
If you dream to create the
first operational bird
model…
Be sure to use the appropriate
modeling concepts & tools. If not…
… a “basic” living
Complex system that
not only flies…
…you get a Complicated “Cartesian”
system.
It does fly, but… it will never lay eggs!
The challenge is clearly not a question of technologies
only
The CADI™ models are detailed maps of inter-cellular and/or intra-cellular mechanisms associated with a
biological status.
CADI™ models are outstanding “non-mathematical” heuristic descriptive
in-silico answers to explain the non-linear mechanisms of life and diseases.
CADI ™ models can describe the dynamics of pathological processes and/or
pathological mechanisms vs. control.
CADI™ models describe the mechanisms that cause the diseases, not only
the consequences.
CADI ™ models create the optimum new knowledge required to
identify/explain mechanisms that can lead to direct industrial applications.
CADI™ models have repeatedly led to novel patentable discoveries in
highly competitive applications.
•*Computer Assisted Deductive Integratio
BMSystems invented CADI™
CADI™ the first “non-mathematical” modeling approach,
successfully applying its 5 principles
• An “Architectural Principles” Approach
• Our “Negative Selection” Process
• Our “4 steps validation” Process
• Our “Broad life sciences & IT” Expertise
• Our “synergic collaboration” with classical IT
partners
• *Computer Assisted Deductive Integration
A complex system to study A CADI™ model representing a multiple systems
in a specific context
Different organs level
Different Cells
level
Molecules level
Sca
le /
level
Clearly the challenge is to look at things differently and to ask
the right questions!
CADI™ Global therapies discovery & validation process
The CADI™ from bench to bed to real patient life process
Clinical data
Patients data
New version
of CADI™
map
Experimentations
implementation
CADI™
experimentations
design
Analysis of
experimental results
1
4
3
2
Publications
Scientific data
Clinicians / MD
inputs
Patients feedbacks
Persistent Systems IT partner
Information technologies : Cell-in-silico Platform
Data Acquisition, Collaborative, Data Storage, Big Data, Mobility
E-R&D Continuum E- Health
Analysis workflow in SCoMoS
Skin Model v1.0.0
Expression data from
standardized skin related
compounds
Expression data from compound
of interest Classify compounds based on signature-
profiles of standardized compounds
Identify skin associated
pathways impacted by a
compound
Get insight into protein
interactions and their functional
implication on each pathway
What can be done with CADI™ models?
Reduce time to result, improve success rate and reduce development costs to address the markets:
New therapeutic strategies, New associations of molecules
New associations of existing molecules
CADI™ Process Outputs
Multi-Systems* mechanisms understanding Multi-scale ** mechanisms description Disease understanding / (re) definition
Proposition of new bio-production processes through micro-organisms modifications
Target discovery / evaluation.
Identification /selection of pertinent
predictive Biomarkers
R&D programs evaluation GO NO GO decision Drug (re) positioning /(re) profiling/ rescue
Drugs Mechanisms of action
Biomedical, Diagnostic, Pharma, Cosmetics, Food, Chemistry, Environment,
Energy.
Contacts
Persistent Systems
Jean-Baptiste ARTERO
Business Development
Representative
Mobile: +33 777 90 14 20
www.persistentsys.com
Manuel GEA
Co-founder & CEO
Mobile: +33 683 06 12 72
www.bmsystems.net
Open to discussions and collaborations
Elexir : une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Didier AUBOEUF Chef d’équipe « épissage alternatif et progression tumorale »
Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon
EXOMIC, ANALYSE BIOINFORMATIQUE DU
TRANSCRIPTOME À L’ÉCHELLE DE L’EXON
AUBOEUF Didier
Directeur de Recherche Inserm
Responsable d’équipe au CRCL
Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon (CRCL)
UMR Inserm 1052 - CNRS 5286
Epissage alternatif : 22 000 gènes,
1 000 000 de protéines !
L’épissage alternatif : une règle, et non l’exception qui permet d’augmenter la diversité du
transcriptome.
Et donc du protéome codé par un nombre limité de gènes !
Dogme
un gène, un produit, une fonction
Pré-ARNm
ARNm
Protéine
Transcription
Epissage
Traduction
Gène
Variants d’épissage
Isoformes protéiques
Réalité
un gène, DES produits, DES fonctions
Epissage alternatif : Changer le message
des gènes
Voir Dossier Hors série de Pour la Science « L’hérédité sans gène »
N° 81 - Oct-Déc 2013
Didier Auboeuf :
« Un gène, combien de protéines »
Gène A Gène B Gène C Gène B Gène C
Pré-ARNm
ARNm
Protéine
Membrane
extracellulaire
Ligand
Transcription
Epissage
Traduction
Noyau
Cytoplasme
Forme
soluble
Gène A
Active Inactive
Cellule #1 Cellule #2
Application
• S’appuyer sur la diversité créée par l’épissage pour
augmenter :
• le nombre de bio-marqueurs
• la spécificité et le nombre de cibles
pharmacologiques
• la caractérisation des altérations moléculaires dans
les pathologies
Application
Une mine de nouveaux marqueurs Biologiques :
Une mine d’épitopes !
22 000 gènes (marqueurs actuels)
1 000 000 de variants d’épissage!
Epitope « sain »
Epitope « pathologique »
Altération moléculaires à l’échelle de l’exon
Expression du gène Isoforme
Fonctionnelle
Isoforme
Non-Fonctionnelle
Pharmacologie Inhibiteur pharmacologique
Forcer l’expression d’une isoforme
inactive
• Plus de 600 protéines impliquées dans l’épissage pouvant servir de cilbes
• Des dizaines de milliers d’isoformes d’épissage pourraient devenir de
nouvelles cibles pharmacologiques
De la théorie, à la pratique…. Démystifier l’épissage en le rendant accessible
• FasterDB : Répertoire et annotation de tous les variants
d’épissage
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
• Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à
très haute densité
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl
Mallinjoud P, Villemin JP, Mortada H, Polay-Espinoza M,
Desmet FO, Samaan S, Chautard E, Tranchevent LC,
Auboeuf D.
Genome Res. 2013 Dec 4. PMID: 24307554
FasterDB : Répertoire et annotation de tous les
variants d’épissage
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles
technologies à très haute densité
Computation
and storage of
data
Gene
annotations
Interface for data visualization
Analysis
algorithm
Probe
selection
Microarray
data
FasterDB
-Analyse des données brutes
-Interprétation des données
Classical Arrays Exon&Junction Arrays RNA seq NGS
Gene expression
Alternative Splicing
Oui
Nouvelles technologies à très haute densité:
Non
Oui
Oui
Oui
Oui
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl
Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles
technologies à très haute densité
11 12 13
11 13
Noyau
Cytoplasme
RT-PCR
Pas de métastase Métastases
Métastases vs. Pas de métastase
Analyse de données de RNA seq très haut débit
RNA-seq reads
Séquençage
TopHat ou STAR
et GMAP (454)
Alignement
des reads
in-house
Annotation des
variants
in-house
Quantification
in-house
Analyse
différentielle
in-houseVisualisation
dans FasterDB
Annotations
(FasterDB ou
autres)
Génome de
référence (.fa)
Données de
séquence brutes
(.fastq)Inputs
Peu de reads Beaucoup de reads
Couverture des reads sur le gène
Couverture des reads sur les jonctions exons-exons
Peu de reads Beaucoup de reads
Couverture des reads sur le gène
Couverture des reads sur les jonctions exons-exons
Noyau
Cytoplasme
Peu de reads Beaucoup de reads
Couverture des reads sur le gène
Couverture des reads sur les jonctions exons-exons
Peu de reads Beaucoup de reads
Couverture des reads sur le gène
Couverture des reads sur les jonctions exons-exons
Exomic, Analyse bioinformatique du
transcriptome à l’échelle de l’exon
• Contact chercheur : Didier Auboeuf
http://www.crcl.fr/
http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/
• Chargé de valorisation : Yannick Tocquet
http://www.universite-lyon.fr/lst
Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0 Shazino
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Christian MORAND Commercial
shazino
Les outils numériques du laboratoire
Le scientifique 2.0
Notre Mission shaz
ino
2
Shazino a pour mission d’organiser le partage
sécurisé des données complexes
afin d’accélérer les découvertes.
Shazino développe et commercialise des
connecteurs technologiques à partir ou vers des
bases de données scientifiques.
3
shaz
ino
Connecteurs Mobiles
Votre base de
données:
Échantillons, Analyses,
Data
✓ Plus 500 millions
de documents
4
shaz
ino
ex: GED PaperShip
✓ iPad & iPhone
scientifiques, html,
images, etc.
5
shaz
ino
Connecteurs Base de Données
Base de données
Shazino:
Échantillons,
Analyses,
Data
✓ Cahier de labo,
protocoles, réactifs,
données brutes
4
shaz
ino
ex: Hivebench LIMS
✓ WebApp, iPad &
iPhone
✓ Collaboratif
7
shaz
ino
Damien
Mathieu Ingénieur
R&D
➢ Plateformes
Web
Christian
Morand Ingénieur
d’affaires
➢ Business
Development
Vincent
Tourraine Ingénieur
R&D
➢ Applications iPhone / iPad /
Mac
Julien Thérier,
PhD CE
O
➢ Conception et Relation
Client
L’Équipe shaz
ino
7
Nos
Partenaires
Shazino
11 Avenue Albert Einstein,
69100 Villeurbanne
France
+33 (0)6 72 64 92 39
www.shazino.com
www.papershipapp.com
www.hivebench.com
Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les clouds hybrides Sysfera
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
David LOUREIRO PDG
Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les
Cloud hybrides
© SysFera
SysFera • Editeur de logiciel • Spin off de l’INRIA, créée en 2010 • Forts liens avec l’innovation et la recherche • 12 personnes • Références : E-Biothon, EDF, CINES, Pathoquest,
Techlimed, etc. • Partenariats
– Amazon – Dell – CFI
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Mission et Vision
HPC made easy
Les ingénieurs/chercheurs doivent se concentrer sur leur métier, pas sur l’outil informatique
– Facilité d’utilisation
– Transparence d’accès aux ressources
© SysFera RII INRIA - Biopôle
SysFera-DS
• Gestion des ressources et des applications • Monitoring et refacturation • Gestion des données • Visualisation à distance
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Constats • Des besoins grandissants d’accès simple à des
applications bioinformatiques
• Un besoin de transparence dans l'utilisation des ressources informatiques
• Un besoin de cloisonnement des utilisateurs, des données
• Le mode SaaS (Software as a Service) s'impose maintenant même pour les applications scientifiques
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Use Case : E-Biothon
• Une plate-forme pour accélérer les recherches en biologie, santé et environnement
• Plateforme
– 2 racks de Blue Gene P
– Portail d’accès SysFera-DS
• Analyses actuelles
– Inventaire taxonomique : Barcoding, …
– Phylogénétique : PhyML, …
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Les apports de la solution SysFera-DS
• Un portail unique pour
– Mettre à disposition en SaaS des applications de bioinformatique
– Gérer les données à distance
– Exécuter les analyses
• Gestion par projets
– Cloisonnement des utilisateurs, des applications
– Suivi de l’utilisation, permettant une refacturation des usages
© SysFera RII INRIA - Biopôle
D’autres applications disponibles Pour la bioinformatique
•Blast
•Hmmer
•Gromacs
•VMD
•Disseq
Et de manière plus générale
© SysFera RII INRIA - Biopôle
• Calcul/stats • Scilab • R
• Visualisation • Paraview • Ensight • Visit
Un partenaire de proximité pour la bioinformatique sécurisée dans le Cloud • Accès à la demande à des applications de Bio-Informatique dans le Cloud
• Solution de portail SysFera-DS
• Partenaire infrastructure Cloud : Groupe CFI
– Acteur régional leader en intégration, infrastructure IT et Cloud
– 160 personnes dédiées à plus de 1400 clients en contrats managés
• Un datacenter Green IT dernière génération en Rhône-Alpes
– Innovant, éco-durable, hyper-sécurisé
– En cours d’obtention de l’agrément Santé
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Merci !
SysFera
13 avenue Albert Einstein
69100 Villeurbanne
Tel : 04 81 76 28 90
Fax : 09 85 86 92 55
eMail : [email protected] David Loureiro, CEO [email protected]
© SysFera RII INRIA - Biopôle
Des données à la simulation et au contrôle des procédés biologiques The Cosmo Company
Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec
Thierry DE LUMLEY Directeur du développement
Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
From data to simulation and control of biological processes Modeling and simulation of complex systems
Thierry de Lumley [email protected] Tel: 06 28 41 73 70
Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute
CoSMo IN BRIEF
CoSMo helps its partners to better understand, control and predict the evolution of their complex systems by designing a new generation of modeling
and simulation tools.
A proprietary software dedicated to complex
systems
A high level of professional service
and training
A seasoned team of management engineers
and developpers
Formations Documentation
Workshops Support
X 30
25 developpers and engineers working at improving our software
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Source: bioDBnet network graph
The reductionist approach has reached its limits
Exponential growth and heterogeneity of the huge amount of available data and knowledge Multiplication of reductionist models with no vision of the entire system
LIFE SCIENCES CURRENT CHALLENGES
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COMPLEX SYSTEMS
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THIS IS COMPLICATED
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THIS IS COMPLEX
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THIS IS CHAOS
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MANAGE COMPLEXITY FOR AN ECO-DISTRICT
Time
Distance
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MANAGE COMPLEXITY IN BIOLOGICAL SYSTEMS
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THE PATH TO PREDICTION AND CONTROL
Data
Generate hypothesis
Infer mechanisms
Build model
Test model (calibration, validation)
Simulate & predict
Control
1 2 3
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WHAT TOOLS FOR BIOLOGICAL SYSTEM MODELING AND SIMULATION?
The CoSMo platform is designed to answer complex systems modeling and simulation requirements.
Represent each sub-system using the good formalism
Interconnect the different parts with potentially different kinds of interactions
Define the right time and space scale for each sub-system
Compose hierarchies as you visualize them
ODE, discrete agents, compartments, …
molecules, pathogens, individuals, costs in continuous space, discrete networks
< seconds for reactions months, years for treatment
genes in cells in organs in organisms in …
For example, couple dynamically : • gene regulatory networks, • metabolic networks, • signaling networks, …
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CASE STUDIES
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SYSTEMIC MODELING OF BIOPROCESSES
Computational Fluid Dynamics
Metabolism
Medium composition
Cell environment
Kinetics
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT
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CHRONIC NON-COMMUNICABLE DISEASE MANAGEMENT
• Over 350 Million HBV chronically infected people worldwide • Over 700 000 annual death by liver cancer • 80% of the cases in developing/emerging countries • One of the biggest challenge to global public health despite the existence
of an efficient HB vaccine
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT
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CoSMo MODELING AND SIMULATION : SCENARIO AND OUTPUT
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TUMOR GROWTH
OTHER EXAMPLES
Predict tumor growth rate and morphology
Understand the role of tumor cell metabolism and mobility
TOXICITY PBPK
PANDEMIC MANAGEMENT OF INFECTIOUS DISEASES CD8 IMMUNE RESPONSE FOR VACCINE DESIGN
Ven
al b
loo
d
Lung
Art
eria
l blo
od
Adipose Bon
e Brain Heart Mus
cle Skin
Liver
Kidney
Gut
Spleen
CL
CL
Gut
pH
Hepatocyte
Discrete circulation networks
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THE COSMO COMPANY Modeling and simulation of complex systems Thierry de Lumley [email protected] Tel: 06 28 41 73 70
Bio-informatique et
outils numériques pour
les produits de santé
Mardi 11 février 2014
Ens, Lyon