cumulonumbio 2015 Situa1on et besoins en cancérologie cumulonumbio 2015
|
|
- Marie-Anne Beaudet
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Situa1on et besoins en cancérologie
2 cancer : maladie du génome Theodor Boveri ( ) chromosomes = support matériel de l hérédité (+ SuKon) hypothèse: cellule tumorale - > dérèglement des chromosomes (1902)
3 cancer : maladie du génome Theodor Boveri ( ) chromosomes = support matériel de l hérédité (+ SuKon) hypothèse: cellule tumorale - > dérèglement des chromosomes (1902)
4 cancer : maladie du génome Theodor Boveri ( ) chromosomes = support matériel de l hérédité (+ SuKon) hypothèse: cellule tumorale - > dérèglement des chromosomes (1902) ex: cancer du sein (HER2+) chr 17
5 cancer : maladie du génome from StraKon et al. 2009
6 cancer : maladie du génome from StraKon et al > conséquence du dérèglement - > à l origine du dérèglement - > conséquence du traitement oncogènes (amplifiés/ac1vés) gènes supresseurs de tumeurs (délétés/mutés/réprimés) gènes de répara1on de l ADN (délétés/mutés/réprimés)
7 cancer : séquençage SNP SNP SNP Tumeur human ref. genome
8 cancer : séquençage SNP SNP SNP Tumeur Germline (SNP) ~ 10 7 Soma1c ~ Driver ~ 1-10 human ref. genome
9 cancer : séquençage SNP SNP SNP Tumeur Normal Germline (SNP) ~ 10 7 Soma1c ~ Driver ~ 1-10 human ref. genome
10 cancer : séquençage SNP SNP SNP Tumeur Normal Germline (SNP) ~ 10 7 Soma1c ~ Driver ~ 1-10 from StraKon et al human ref. genome aken1on: il existe aussi des muta1ons germinales qui confèrent une suscep1bilité (ex BRCA1/2) =>
11 cancer : séquençage SNP SNP SNP Tumeur Normal Germline (SNP) ~ 10 7 Soma1c ~ Driver ~ 1-10 from StraKon et al human ref. genome aken1on: il existe aussi des muta1ons germinales qui confèrent une suscep1bilité (ex BRCA1/2) =>
12 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons? from Meyerson et al SNV CNV SV
13 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons?? carte d iden1té génomique de la tumeur 1 CNV ex: cancer du sein 17 SV SNV 11 8
14 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons?? Next Genera1on Sequencing ADN ARN Genome complet Exome Ciblé RNASeq (2x) 3 Gb 2% génome quelques gènes transcrits expr. muta1ons soma1ques variants structuraux signatures muta1onnelles muta1ons soma1ques et cons1tu1onnelles variants épissage expression Recherche Diagnos1c Recherche
15 NGS en cancérologie : quel besoins types en d informa1ons (bio)informa1que? Recherche Diagnos1c WGS Ciblé gros volumes volumes modérés Algorithmique Sta1s1ques - indexa1on rapide - appel de variants - appel de variants - contrôle qualité Ges1on de Données - BD spécialisées big data (NoSQL) - Orchestra1on - Cer1fica1on Infrastructures - Calcul HPC - Stockage & réseaux - Protec1on/ Confiden1alité
16 WGS NGS en volumétrie cancérologie : quel types d informa1ons? par pa1ent (normal+tumoral en ~ 50x) QC Alignment Cumula1ve cpu 1me Muta0ons Indels ~ 100 h cpu Hiseq 2000 ~ 1 To Cumula1ve storage => nécessité d une architecture dédiée (cluster de calcul, cloud) ex: OICR ~ 6000 cœurs / 2.5 Po stockage / Fibre 10 Gbits/s
17 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons? NGS en cancérologie : les projets interna1onaux TCGA essen1ellement US / ~ 50 pathologies / 100 à 1000 pa1ents / path. surtout WES et RNAseq
18 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons? NGS en cancérologie : les projets interna1onaux ICGC interna1onal / ~ 50 pathologies/ 100 à 500 pa1ents / path. WGS / WES et RNASeq INCa/INSERM - Sein (HER2) - Prostate - Carcinosarcome - Foie - Re0noblastome - Sarcome Ewing - Leiomyosarcome
19 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons? NGS en cancérologie : le plan cancer 3 généralisa1on du NGS diagnos1c (ciblé) médecine personnalisée / stra1fiée actuellement ~ 20 plateformes // pb de normalisa1on des process (incluant la bioinfo), eval. du bénéfice extension ciblé - > WES / WGS pa1ents / an => ~ 1 exabyte / an!
20 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons? et le cloud dans tout ça? aspects WGS - surtout pour le calcul - stockage discutable (gros volumes limite de la BP réseau?) aspects Diag (ciblé, WES) - hétérogénéité des resources admin/calcul/stockage dans les hopitaux - la virtualisa1on comme moyen de normalisa1on des pipelines - mais... aspects règlementaires plus délicats (DSI bunkerisées pas trop chaudes pour le cloud...) la différence s estompe => on va devoir gérer les éléphants masqués
21 NGS en cancérologie : quel types d informa1ons cumulonumbio? 2015 Merci à vous et aux membres de la plateforme de bioinfo Synergie- Lyon- Cancer Anthony Ferrari, Janice Kielbassa, Vincent Letexier, Anne- Sophie Ser1er, Emilie Sohier, Emilie Thomas, Laurie Tonon, Valérie Vautrin, Jean- Philippe Villemin et les nouveaux...
Développer l accès précoce pour tous les patients, aux thérapie ciblées en France. Pr. Fabien Calvo Institut National du Cancer
Développer l accès précoce pour tous les patients, aux thérapie ciblées en France Pr. Fabien Calvo Institut National du Cancer Plan cancer 2009-2013 Organisation des tests de génétique en France 2 programmes
Plus en détailDÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION
DÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION PRINCIPES DE BASE SUR LES DONNEES ET LE CALCUL HAUTE PERFORMANCE Lois de Gray sur l ingénierie des données 1 : Les calculs scientifiques traitent des volumes considérables
Plus en détailGalaxy Training days. Liste des sessions disponibles : http://bioinfo.genotoul.fr. Les formateurs :
-- 1 -- Galaxy Training days Durée / Programme : 3 journées. Galaxy : First step. Galaxy : Reads alignment and SNP calling. Galaxy : RNAseq alignment and transcripts assemblies. Public : Personnes souhaitant
Plus en détailBig data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit
Big data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit C. Gaspin, C. Hoede, C. Klopp, D. Laborie, J. Mariette, C. Noirot, MS. Trotard bioinfo@genopole.toulouse.inra.fr INRA - MIAT - Plate-forme
Plus en détailIntroduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que
Introduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que Stéphanie Le Gras Jean Muller NAVIGUER DANS ENSEMBL : PARTIE PRATIQUE 2 Naviga)on dans Ensembl : Pra)que Exercice 1 1.a. Quelle est la version de l assemblage
Plus en détailBiomarqueurs en Cancérologie
Biomarqueurs en Cancérologie Définition, détermination, usage Biomarqueurs et Cancer: définition Anomalie(s) quantitative(s) ou qualitative(s) Indicative(s) ou caractéristique(s) d un cancer ou de certaines
Plus en détailQu est-ce qu un sarcome?
Qu est-ce qu un sarcome? Qu est-ce qu une tumeur? Une tumeur est une prolifération anormale de cellules. Les tumeurs ne devraient donc pas automatiquement être associées à un cancer. Certaines tumeurs
Plus en détailMise en place de serveurs Galaxy dans le cadre du réseau CATI BBRIC
Mise en place de serveurs Galaxy dans le cadre du réseau CATI BBRIC {Sebastien.Carrere, Ludovic.Legrand,Jerome.Gouzy}@toulouse.inra.fr {Fabrice.Legeai,Anthony.Bretaudeau}@rennes.inra.fr CATI BBRIC 35 bioinformaticiens
Plus en détailSecond cancers après cancer du sein. M. Espié Centre des maladies du sein
Second cancers après cancer du sein M. Espié Centre des maladies du sein Second cancer après cancer du sein 376 825 pa=entes diagnos=quées entre 1943 et 2002 ayant au moins survécu un an en Scandinavie
Plus en détailÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC RAPPORT DE PROJET PRÉSENTÉ À L ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE
ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC RAPPORT DE PROJET PRÉSENTÉ À L ÉCOLE DE TECHNOLOGIE SUPÉRIEURE COMME EXIGENCE PARTIELLE À L OBTENTION DE LA MAÎTRISE EN GÉNIE PAR Sébastien SERVOLES
Plus en détailEmergence du Big Data Exemple : Linked Open Data
1 CNRS - Misionpour l'interdisciplinarité Mokrane Bouzeghoub 1 Une approche interdisciplinaire des grandes masses de données (Défi Mastodons) Mokrane Bouzeghoub DAS INS2I / MI Ecole de L Innova.on Thérapeu.
Plus en détailUTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY
UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY Yvan Le Bras yvan.le_bras@irisa.fr Cyril Monjeaud, Mathieu Bahin, Claudia Hériveau, Olivier Quenez, Olivier Sallou, Aurélien Roult, Olivier
Plus en détailLes plateformes de génétique
Thérapies ciblées : de l anatomopathologie th l à la biothérapie i Les plateformes de génétique moléculaire PO Schischmanoff UF Génétique moléculaire et oncogénétique CHU Avicenne ACP FHF 29 mars 2012
Plus en détailPrésenta6on Isatech. ERP, Décisionnel, Architecture Systèmes & Réseaux. Isatech Tous droits réservés Page 1
Présenta6on Isatech ERP, Décisionnel, Architecture Systèmes & Réseaux Isatech Tous droits réservés Page 1 L offre globale Couvrir l intégralité de la chaîne du SI Isatech Tous droits réservés Page 2 Isatech
Plus en détailMise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes à l échelle génomique
Rapport de stage de deuxième année de DUT Génie Biologique option Bioinformatique Mise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes
Plus en détailBig Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014
Big Data: développement, rôle des ARS?? Laurent Tréluyer, ARS Ile de France Alain Livartowski Institut Curie Paris 01/12/2014 1 Classiquement, le Big Data se définit autour des 3 V : Volume, Variété et
Plus en détailBig Data et la santé
Big Data, c'est quoi? Big Data et la santé Collecte, stockage et exploitation de masses de données Capter de façon automatique et anonyme une très grande quantité d'informations, les traiter avec des algorithmes
Plus en détailGalaxy est une plateforme de traitements (bio)informatiques accessible depuis l'url : (en précisant votre login et mot de passe LDAP «genotoul»).
Galaxy est une plateforme de traitements (bio)informatiques accessible depuis l'url : (en précisant votre login et mot de passe LDAP «genotoul»). http://galaxy-workbench.toulouse.inra.fr/ Quelque soit
Plus en détailJean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid
e siècle! Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid http://liris.cnrs.fr/~jboulica http://liris.cnrs.fr/mohand-said.hacid Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205
Plus en détailSysFera. Benjamin Depardon
SysFera Passage d applications en SaaS Benjamin Depardon CTO@SysFera SysFera Technologie 2001 Création 2010 Spin Off INRIA Direction par un consortium d investisseurs 12 personnes 75% en R&D Implantation
Plus en détailBig Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"
Big Data Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz" 2012 Agenda Concept & Perspectives Technologies & Acteurs 2 Pierre Audoin Consultants (PAC) Pierre Audoin Consultants (PAC) est une société
Plus en détailBig Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase
Big Data : utilisation d un cluster cluster Cécile Cavet cecile.cavet at apc.univ-paris7.fr Centre François Arago (FACe), Laboratoire APC, Université Paris Diderot LabEx UnivEarthS 14 Janvier 2014 C. Cavet
Plus en détailStephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS. Salon du Big Data 11 mars 2015
Stephan Hadinger, Sr. Mgr Solutions Architecture, AWS Salon du Big Data 11 mars 2015 Accélération de l innovation +500 +280 Amazon EC2 Container Service +159 AWS Storage Gateway Amazon Elastic Transcoder
Plus en détailRetour d expérience en Astrophysique : utilisation du Cloud IaaS pour le traitement de données des missions spatiales
Retour d expérience en Astrophysique : utilisation du Cloud IaaS pour le traitement de données des missions spatiales Cécile Cavet cecile.cavet at apc.univ-paris7.fr Centre François Arago (FACe), Laboratoire
Plus en détailLes Rencontres TIC de La Mêlée Numérique. Big Data & Cloud Computing : les nouveaux enjeux
Les Rencontres TIC de La Mêlée Numérique Big Data & Cloud Computing : les nouveaux enjeux Agenda 2013 : quel contexte pour les entreprises? IDC Visit us at IDC.com and follow us on Twitter: @IDC 2 Quel
Plus en détailCOMPÉTENCES ET PROFILS AVANCÉ DES SOINS INFIRMIERS pour améliorer les résultats d'accès et de santé
COMPÉTENCES ET PROFILS AVANCÉ DES SOINS INFIRMIERS pour améliorer les résultats d'accès et de santé Granada, 4-6 de septiembre Susana Rodríguez Gómez Plan Integral de Cuidados. Servicio Andaluz de Salud
Plus en détailProfils du Diplômé (profils de sor2) de la forma2on de médicine au Chile
Profils du Diplômé (profils de sor2) de la forma2on de médicine au Chile MARIO PARADA, MARÍA INÉS ROMERO, FABIÁN MORAGA Diego Muñoz, Marcela Gómez, Denisse Arellano Ecoles de Médecine au Chili Le Chili,
Plus en détailOffre formation Big Data Analytics
Offre formation Big Data Analytics OCTO 2014 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél : +33 (0)1 58 56 10 00 Fax : +33 (0)1 58 56 10 01 www.octo.com 1 Présentation d OCTO Technology 2 Une
Plus en détailInfrastructures Parallèles de Calcul
Infrastructures Parallèles de Calcul Clusters Grids Clouds Stéphane Genaud 11/02/2011 Stéphane Genaud () 11/02/2011 1 / 8 Clusters - Grids - Clouds Clusters : assemblage de PCs + interconnexion rapide
Plus en détailPANORAMA DES MENACES ET RISQUES POUR LE SI
PANORAMA DES MENACES ET RISQUES POUR LE SI LEXSI > CNIS EVENT CNIS EVENT 05/11/2013 SOMMAIRE Big Data Cloud Computing Virtualisation 2 BIG DATA Définition Chaque jour, 2,5 trillions d octets de données
Plus en détailDysplasie osseuse. Groupe hétérogène de maladies géné%ques 440 types individuellement très rares Manifesta%ons possibles :
Cura%on de contenu «La cura%on de contenu (de l'anglais content cura*on ou data cura*on) est une pra%que qui consiste à sélec%onner, éditorialiser et partager les contenus les plus per%nents du Web pour
Plus en détailCharte d'utilisation des infrastructures de la plate-forme bioinformatique Genotoul
Page 1/5 Objet de la modification Tableau des modifications Création du document 06/2014 Interdiction de lancer tout traitement de données sur les serveurs frontaux et purge du work sans préavis si fichiers
Plus en détailMise en œuvre de la virtualisation à l IGBMC. Guillaume Seith Remy Fritz
Mise en œuvre de la virtualisation à l IGBMC. Guillaume Seith Remy Fritz Introduction Contexte Objectifs Mise en œuvre Présentation Exploitation Conclusion IGBMC: Institut de génétique et de Biologie Moléculaire
Plus en détailBIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement
BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement François Royer www.datasio.com 21 mars 2012 FR Big Data Congress, Paris 2012 1/23 Transport terrestre Traçabilité Océanographie Transport aérien Télémétrie
Plus en détailGroupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications. Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be
Groupe de Discussion Big Data Aperçu des technologies et applications Stéphane MOUTON stephane.mouton@cetic.be Recherche appliquée et transfert technologique q Agréé «Centre Collectif de Recherche» par
Plus en détailHébergement PHP. Comprendre pour bien choisir son hébergement
Hébergement PHP Comprendre pour bien choisir son hébergement Who am I? Souriant? Directeur Associé d Oxalide Ancien dev PHP/Java/C Responsable du design d infrastructure / Avant vente à Oxalide Oxalide?
Plus en détail1993 2013 : l IDRIS a vingt ans!
Décembre 2013 1993 2013 : l IDRIS a vingt ans! Vingt ans au service de ses utilisateurs et de toutes les communautés scientifiques employant la simulation numérique. Ces vingt années, ainsi que le rappelle
Plus en détailIntroduction, présentation de la plateforme South Green. h"p://southgreen.cirad.fr/
Introduction, présentation de la plateforme South Green. h"p://southgreen.cirad.fr/ SupAgro, Montpellier, 10 février 2014 Le déluge de données NGS Next-generation sequencing Rappel: synthèse de l ADN 5
Plus en détailTRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE
TRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE DOMAINE DE L'EXPLOITATION DES DONNÉES ET DES DOCUMENTS 1 Journée technologique " Solutions de maintenance prévisionnelle adaptées à la production Josiane Mothe, FREMIT, IRIT
Plus en détailApplication DCC Réseau ONCOLIE --- Application DMI Réseau Gérontologique de Baumes Les Dames ---- Application RAPID Réseau RAPIDFR-NAT
ATELIER PROJETS REGIONAUX DEMONSTRATION Application DCC Réseau ONCOLIE --- Application DMI Réseau Gérontologique de Baumes Les Dames ---- Application RAPID Réseau RAPIDFR-NAT 1 I. CONTEXTE L Agence Régionale
Plus en détailCATALOGUE DES PRESTATIONS DE LA
1/23 La plate-forme Biopuces et Séquençage de Strasbourg est équipée des technologies Affymetrix et Agilent pour l étude du transcriptome et du génome sur puces à ADN. SOMMAIRE ANALYSE TRANSCRIPTIONNELLE...
Plus en détailLE STOCKAGE UNIFIÉ ASSOCIÉ À LA VIRTUALISATION D'ENTREPRISE
LE STOCKAGE UNIFIÉ ASSOCIÉ À LA VIRTUALISATION D'ENTREPRISE JEROME BERNADAC GO SPORT PATRICK DUFOUR STORDATA AGENDA LE GROUPE GO SPORT NOTRE PARTENAIRE INTÉGRATEUR STORDATA CONCLUSION ET PERSPECTIVES FUTURES
Plus en détailVers un Système unique d informa4on na4onale de médicaments au Mexique, dans le cadre du suivi de l OMD 8.13
Vers un Système unique d informa4on na4onale de médicaments au Mexique, dans le cadre du suivi de l OMD 8.13 México Angélica Ivonne Cisneros- Luján Lisbonne, 11 septembre 2012 CONTEXTE et DÉSCRIPTION du
Plus en détaile-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé
e-biogenouest Coordinateur : Olivier Collin Animateur : Yvan Le Bras CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé
Plus en détailSAUVER LA DISTRIBUTION!
SAUVER LA DISTRIBUTION! Face au Cloud et à l explosion des usages innovants qu il permet dans tous les secteurs, les acteurs «canal historique» de la distribu=on et des services informa=ques se reposi=onnent
Plus en détailProgrammation parallèle et distribuée
Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2014) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Mégadonnées («big data») Architecture Hadoop distribution
Plus en détailMonique Castruccio Baumstark - CRiP
Monique Castruccio Baumstark - CRiP CRiP Régionale Nord Pas-de-Calais 15/01/15 Le Groupe CLOUD a déjà 5 ans d existence +100 participants depuis 2009 ~40 sujets abordés Le GT Cloud étudie le Cloud Computing
Plus en détailHervé Le Coustumer - Directeur Business Unit Support & Services Managés
Hervé Le Coustumer - Directeur Business Unit Support & Services Managés Services IT Agenda Services IT, tendances et enjeux Notre vision de l exploitation du Data center Un cas d usage, le Centre de Production
Plus en détailTables Rondes Le «Big Data»
Tables Rondes Le «Big Data» 2012-2013 1 Plan Introduc9on 1 - Présenta9on Ingensi 2 - Le Big Data c est quoi? 3 - L histoire 4 - Le monde du libre : Hadoop 5 - Le système HDFS 6 - Les algorithmes distribués
Plus en détailBIG DATA une évolution, une révolution, une promesse pour le diagnostic
Journées One Health d Ile-de-France BIG DATA une évolution, une révolution, une promesse pour le diagnostic 27 novembre 2014 de 13h30 à 17h30 Amphithéâtre 3 du Campus Centre UPEC Le séminaire sera suivi
Plus en détailCATALOGUE DES OFFRES 2014
CATALOGUE DES OFFRES 2014 GM_Oct 2014 Sommaire P9 DIAGNOSTIQUER Etat des lieux de l entreprise P3 REPRESENTER La défense des entrepreneurs P7 Sécurisaon des impayés P7 Projet à l international P7 Assistantes
Plus en détailDu Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft
Du Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft Microsoft et le Cloud Computing Quelle approche? Le Cloud, un accélérateur de la transformation Un modèle
Plus en détailEtat des lieux de l accès aux plateformes de génétique moléculaire
12 juin 2014 Etat des lieux de l accès aux plateformes de génétique moléculaire CONTEXTE ET OBJECTIFS DE l ETUDE : L action 6.2 du plan cancer 3 «conforter l accès aux tests moléculaires» stipule en particulier
Plus en détailCellectis présente ses résultats financiers pour le premier trimestre 2015
COMMUNIQUÉ DE PRESSE Cellectis présente ses résultats financiers pour le premier trimestre 2015 Paris (France) le 9 juin 2015 Cellectis (Alternext : ALCLS Nasdaq Global Market : CLLS), se met en conformité
Plus en détailLimitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing
Introduction Plan Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing July 2007 Introduction Plan Introduction Intérêts de la PS3 : rapide et puissante bon marché L utiliser pour faire
Plus en détailMasses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA
Masses de données 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA Rédacteurs : Mjo Huguet / N. Jozefowiez 1. Introduction : Besoins Informations et Aide
Plus en détailThomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data. http://wwz.ifremer.fr/bigdata. 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest
Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest http://wwz.ifremer.fr/bigdata Small to Big data IFREMER/IDM/ISI T. Loubrieu Résumé A partir d'expériences en gestion de données
Plus en détailGènes Diffusion - EPIC 2010
Gènes Diffusion - EPIC 2010 1. Contexte. 2. Notion de génétique animale. 3. Profil de l équipe plateforme. 4. Type et gestion des données biologiques. 5. Environnement Matériel et Logiciel. 6. Analyses
Plus en détailVMware vsphere 5 Préparation à la certification VMware Certified Professional 5 Data Center Virtualization (VCP5-DCV) - Examen VCP510
Introduction A. Au sujet du livre 10 B. Au sujet de l'examen 10 Chapitre 1 Les nouveautés de vsphere A. Présentation 14 B. En quoi vsphere 5 diffère de vsphere 4? 14 1. Un Service Console abandonné 14
Plus en détailLe traitement du Big Data inclue la collecte, la curation, le stockage, l enrichissement, le croisement, la partage, l analyse et la visualisation.
Les infrastructure du Big Data Le «Big Data» vise à tirer un avantage concurrentiel au travers de méthodes de collecte, d analyse et d exploitation des données qu on ne pouvait utiliser jusqu à présent
Plus en détailE-BIOGENOUEST, VERS UN ENVIRONNEMENT VIRTUEL DE RECHERCHE (VRE) ORIENTÉ SCIENCES DE LA VIE? Intervenant(s) : Yvan Le Bras, Olivier Collin
E-BIOGENOUEST, VERS UN ENVIRONNEMENT VIRTUEL DE RECHERCHE (VRE) ORIENTÉ SCIENCES DE LA VIE? Intervenant(s) : Yvan Le Bras, Olivier Collin E-BIOGENOUEST Programme fédérateur Biogenouest co-financé par les
Plus en détailEmergence du Big Data Exemple : Linked Open Data
16/05/2014 Une approche interdisciplinaire des grandes masses de données (Défi Mastodons) Mokrane Bouzeghoub DAS INS2I / MI 1 Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data Accès à plusieurs BD scientifiques
Plus en détailPrésentation Level5. Editeur de Logiciels. «If it s not monitored, it s not in production» Theo Schlossnagle #velocityconf
Editeur de Logiciels Présentation Level5 «If it s not monitored, it s not in production» Theo Schlossnagle #velocityconf «If you can not measure it, you can not improve it» Lord Kelvin vous accompagne
Plus en détailaccompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014
accompagner la transformation digitale grâce au Big & Fast Data Orange Business Services Confidentiel 02/10/2014 Big Data au-delà du "buzz-word", un vecteur d'efficacité et de différenciation business
Plus en détailSystème de Stockage Sécurisé et Distribué
Système de Stockage Sécurisé et Distribué Philippe Boyon philippe.boyon@active-circle.com ACTIVE CIRCLE QUI SOMMES NOUS? Editeur français, spécialiste du stockage de fichiers et de la gestion de données
Plus en détailProgrammation parallèle et distribuée
Programmation parallèle et distribuée (GIF-4104/7104) 5a - (hiver 2015) Marc Parizeau, Département de génie électrique et de génie informatique Plan Données massives («big data») Architecture Hadoop distribution
Plus en détailBackup 2009-2010, l intégration du backup sur disque
À votre service Backup 2009-2010, l intégration du backup sur disque Aristide.Boisseau@epfl.ch EPFL Domaine IT, Coordinateur de la cellule backup et stockage A new look for centralized Backup@EPFL Lifting
Plus en détailArchitectures d implémentation de Click&DECiDE NSI
Architectures d implémentation de Click&DECiDE NSI de 1 à 300 millions de ligne de log par jour Dans ce document, nous allons étudier les différentes architectures à mettre en place pour Click&DECiDE NSI.
Plus en détailMettre en oeuvre Cisco Data Center Unified Fabric
Mettre en oeuvre Cisco Data Center Unified Durée: 5 Jours Réf de cours: DCUFI Version: 5 Résumé: Cette formation Cisco permet aux participants d acquérir les compétences et connaissances nécessaires pour
Plus en détailTitre : La BI vue par l intégrateur Orange
Titre : La BI vue par l intégrateur Orange Résumé : L entité Orange IT&L@bs, partenaire privilégié des entreprises et des collectivités dans la conception et l implémentation de SI Décisionnels innovants,
Plus en détailMaster de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant
Master de Bioinformatique et Biologie des Systèmes Toulouse http://m2pbioinfo.biotoul.fr Responsable : Pr. Gwennaele Fichant Parcours: Master 1 : Bioinformatique et biologie des Systèmes dans le Master
Plus en détailOBJECTIFS. Une démarche E-science
E-BIOGENOUEST Programme fédérateur Biogenouest co-financé par les Régions Bretagne et Pays de la Loire 24 mois Lancé depuis Mai 2012 Porteur : Olivier Collin (IRISA) Animateur : Yvan Le Bras (IRISA) OBJECTIFS
Plus en détailColloque Calcul IN2P3
Colloque Calcul IN2P3 Morceaux choisis 1 La mission Évolution des technologies Grille Cloud Calcul parallèle, HPC, GPU Big Data Open Access et pérennisation des données S'inscrire dans le contexte français
Plus en détailEco-système calcul et données
Eco-système calcul et données M. Daydé Dr du Comité d'orientation pour le Calcul Intensif (COCIN) Délégué Scientifique INS2I en charge HPC / Grille / Cloud Calcul / données : un enjeu stratégique Calcul
Plus en détailSBA Smart Buildings Alliance for Smart Cities Les enjeux du numérique pour les Bâtiments connectés Emmanuel FRANCOIS Président de l association SBA
SBA Smart Buildings Alliance for Smart Cities Les enjeux du numérique pour les Bâtiments connectés Emmanuel FRANCOIS Président de l association SBA Les nouveaux acteurs, les nouveaux enjeux Un manifeste
Plus en détailVIRTUALISATION : MYTHES & RÉALITÉS
VIRTUALISATION : MYTHES & RÉALITÉS Virtualisation Définition Marché & Approche Microsoft Virtualisation en PME Quel(s) besoin(s) Quelle(s) approche(s) Témoignage Client Mr Rocher, DSI CESML Questions /
Plus en détailCreation de Contenus Numériques pour
Creation de Contenus Numériques pour le Divertissement et la Communication 300 projets par an : longs métrages, publicités, programmes TV, communication, jeux vidéo and clips. Montage, effets spéciaux,
Plus en détailDes Big Data aux Big Brothers Jean- Gabriel Ganascia Equipe ACASA LIP6 Université Pierre and Marie Curie Labex OBVIL PRES Sorbonne Université
Des Big Data aux Big Brothers Jean- Gabriel Ganascia Equipe ACASA LIP6 Université Pierre and Marie Curie Labex OBVIL PRES Sorbonne Université 4, place Jussieu, 75252 Paris Cedex 05, FRANCE Jean- Gabriel.Ganascia@lip6.fr
Plus en détailQu est ce qu une offre de Cloud?
1 Qu est ce qu une offre de Cloud? Vos Interlocuteurs : Fréderic DULAC Directeur Frederic.dulac@businessdecision.com 2 Sommaire 1. Cloud : Définition et Typologie 2. Cloud : Les avantages 3. Exemple offre
Plus en détailMontréal, 24 mars 2015. David Levine Président et chef de la direction DL Strategic Consulting. DL Consulting Strategies in Healthcare
Montréal, 24 mars 2015 David Levine Président et chef de la direction DL Strategic Consulting 1 RSSPQ, 2013 2 MÉDECINE INDIVIDUALISÉE Médecine personnalisée Médecine de précision Biomarqueurs Génomique
Plus en détailCHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES
CHAITRE 3 LA SYNTHESE DES ROTEINES On sait qu un gène détient dans sa séquence nucléotidique, l information permettant la synthèse d un polypeptide. Ce dernier caractérisé par sa séquence d acides aminés
Plus en détailLes participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.
Big Data De la stratégie à la mise en oeuvre Description : La formation a pour objet de brosser sans concession le tableau du Big Data. Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision
Plus en détailAnticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data
Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data Julien Cabot Directeur Big Data Analytics OCTO jcabot@octo.com @julien_cabot OCTO 2013 50, avenue des Champs-Elysées 75008 Paris - FRANCE Tél
Plus en détailLe VDI et les solutions SaaS : Des outils puissants pour les DSI au service des utilisateurs. Château de Montchat, 7 octobre 2013
Le VDI et les solutions SaaS : Des outils puissants pour les DSI au service des utilisateurs Château de Montchat, 7 octobre 2013 De la virtualisation à la VDI hébergée Jan GABRIEL Directeur Alliances &
Plus en détailConserver les Big Data, source de valeur pour demain
Le potentiel et les défis du Big Data UIMM Mardi 2 et mercredi 3 juillet 2013 56 avenue de Wagram 75017 PARIS Conserver les Big Data, source de valeur pour demain Définir les Big Data Les Big Data à travers
Plus en détailAnalyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques
Analyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques Roux S., Taib N., Mangot J.F., Hugoni M., Mary I., Ravet V., Bronner G., Enault F., Debroas D. Équipe Microbiologie de l'environnement
Plus en détailKick Off SCC 2015 Comment faire de votre infrastructure de stockage une source d économie? Vers de nouveaux horizons
Kick Off SCC 2015 Comment faire de votre infrastructure de stockage une source d économie? Vers de nouveaux horizons cloud analytics mobile social 2015 Alain Cézard Alain.cezard@fr.ibm.com Comment faire
Plus en détailDe l Etudiant à SBA à l Enseignant Chercheur à l ENSMA
De l Etudiant à SBA à l Enseignant Chercheur à l ENSMA Ladjel BELLATRECHE bellatreche@ensma.fr http://www.lias lab.fr/members/bellatreche Les déterminants de la motivation selon Rolland Viau Perception
Plus en détailFORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis
FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis Joseph Salmon Télécom ParisTech Jeudi 6 Février Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 1 / 18 Agenda Contexte et opportunités
Plus en détailGrid 5000 : Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau
: Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau Nicolas Niclausse - INRIA Sophia Antipolis Méditerranée - projet Aladdin Grid 5000 2 juillet
Plus en détailPrépara&on Opéra&onnelle à l Emploi de BASYCA (POEB) BASYCA SAS FRANCE - Anzize BADAROU
Prépara&on Opéra&onnelle à l Emploi de BASYCA (POEB) 1 Sommaire Objec&fs généraux Contenu POEB Approche générique Animateurs Partenaires 2 Objectifs généraux Enjeux de la forma1on Réconcilier la forma&on
Plus en détailQUELLES SONT LES OPTIONS DU TRAITEMENT DE LA LMC?
QUELLES SONT LES OPTIONS DU TRAITEMENT DE LA LMC? On vous a diagnostiqué une leucémie myéloïde chronique (LMC) et il se peut que vous ayez déjà débuté un traitement. Le traitement de la LMC dépend largement
Plus en détailBig Data -Comment exploiter les données et les transformer en prise de décisions?
IBM Global Industry Solution Center Nice-Paris Big Data -Comment exploiter les données et les transformer en prise de décisions? Apollonie Sbragia Architecte Senior & Responsable Centre D Excellence Assurance
Plus en détailDocForum 18 Juin 2015. Réussites d un projet Big Data Les incontournables
DocForum 18 Juin 2015 Réussites d un projet Big Data Les incontournables Vos interlocuteurs Mick LEVY Directeur Innovation Business mick.levy@businessdecision.com 06.50.87.13.26 @mick_levy 2 Business &
Plus en détailKick Off SCC 2015. Vers de nouveaux horizons
Kick Off SCC 2015 Vers de nouveaux horizons Délivrer des environnements virtuels plus rapidement avec l'hyper-convergence HP Frédéric CHOLLET BU Manager SCC Fchollet-bilger@fr.scc.com Pascal RABIER Datacenter
Plus en détailDr E. CHEVRET UE2.1 2013-2014. Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires
Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires I. Introduction II. Les microscopes 1. Le microscope optique 2. Le microscope à fluorescence 3. Le microscope confocal 4. Le microscope électronique
Plus en détailMABioVis. Bio-informatique et la
MABioVis Modèles et Algorithmes pour la Bio-informatique et la Visualisation Visite ENS Cachan 5 janvier 2011 MABioVis G GUY MELANÇON (PR UFR Maths Info / EPI GRAVITE) (là, maintenant) - MABioVis DAVID
Plus en détailSystèmes Répartis. Pr. Slimane Bah, ing. PhD. Ecole Mohammadia d Ingénieurs. G. Informatique. Semaine 24.2. Slimane.bah@emi.ac.ma
Ecole Mohammadia d Ingénieurs Systèmes Répartis Pr. Slimane Bah, ing. PhD G. Informatique Semaine 24.2 1 Semestre 4 : Fev. 2015 Grid : exemple SETI@home 2 Semestre 4 : Fev. 2015 Grid : exemple SETI@home
Plus en détailIl y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2
Big Data: au delà du Buzz Yves de Montcheuil @ydemontcheuil Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2 Hype Cycle Gartner Talend 2012 3 Big Data
Plus en détailLes journées SQL Server 2013
Les journées SQL Server 2013 Un événement organisé par GUSS Les journées SQL Server 2013 Romain Casteres MVP SQL Server Consultant BI @PulsWeb Yazid Moussaoui Consultant Senior BI MCSA 2008/2012 Etienne
Plus en détail