cumulonumbio 2015 Situa1on et besoins en cancérologie cumulonumbio 2015

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "cumulonumbio 2015 Situa1on et besoins en cancérologie alain.viari@inria.fr cumulonumbio 2015"

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 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 détail

DÉFIS DU SÉQUENÇAGE NOUVELLE GÉNÉRATION

DÉFIS 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 détail

Galaxy Training days. Liste des sessions disponibles : http://bioinfo.genotoul.fr. Les formateurs :

Galaxy 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 détail

Big data et sciences du Vivant L'exemple du séquençage haut débit

Big 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 détail

Introduc)on à Ensembl/ Biomart : Par)e pra)que

Introduc)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 détail

Biomarqueurs en Cancérologie

Biomarqueurs 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 détail

Qu est-ce qu un sarcome?

Qu 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 détail

Mise 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 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 détail

Second 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 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 détail

ÉCOLE 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 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 détail

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Emergence 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 détail

UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY

UTILISATION 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 détail

Les plateformes de génétique

Les 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 détail

Présenta6on 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 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 détail

Mise en place d une solution automatique de stockage et de visualisation de données de capture des interactions chromatiniennes à l échelle génomique

Mise 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 détail

Big 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 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 détail

Big Data et la santé

Big 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 détail

Galaxy 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»). 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 détail

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid

Jean-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 détail

SysFera. Benjamin Depardon

SysFera. 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 détail

Big Data. Concept et perspectives : la réalité derrière le "buzz"

Big 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 détail

Big Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase

Big 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 détail

Stephan 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 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 détail

Retour 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 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 détail

Les 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 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 détail

COMPÉTENCES 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 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 détail

Profils 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 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 détail

Offre formation Big Data Analytics

Offre 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 détail

Infrastructures Parallèles de Calcul

Infrastructures 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 détail

PANORAMA DES MENACES ET RISQUES POUR LE SI

PANORAMA 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 détail

Dysplasie osseuse. Groupe hétérogène de maladies géné%ques 440 types individuellement très rares Manifesta%ons possibles :

Dysplasie 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 détail

Charte d'utilisation des infrastructures de la plate-forme bioinformatique Genotoul

Charte 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 détail

Mise 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 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 détail

BIG DATA en Sciences et Industries de l Environnement

BIG 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 détail

Groupe 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 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 détail

Hébergement PHP. Comprendre pour bien choisir son hébergement

Hébergement 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 détail

1993 2013 : l IDRIS a vingt ans!

1993 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 détail

Introduction, présentation de la plateforme South Green. h"p://southgreen.cirad.fr/

Introduction, présentation de la plateforme South Green. hp://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 détail

TRAVAUX DE RECHERCHE DANS LE

TRAVAUX 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 détail

Application DCC Réseau ONCOLIE --- Application DMI Réseau Gérontologique de Baumes Les Dames ---- Application RAPID Réseau RAPIDFR-NAT

Application 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 détail

CATALOGUE DES PRESTATIONS DE LA

CATALOGUE 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 détail

LE STOCKAGE UNIFIÉ ASSOCIÉ À LA VIRTUALISATION D'ENTREPRISE

LE 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 détail

Vers 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 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 détail

e-biogenouest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA / Plateforme de Bioinformatique GenOuest yvan.le_bras@irisa.fr Programme fédérateur Biogenouest co-financé

e-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 détail

SAUVER LA DISTRIBUTION!

SAUVER 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 détail

Programmation parallèle et distribuée

Programmation 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 détail

Monique Castruccio Baumstark - CRiP

Monique 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 détail

Hervé Le Coustumer - Directeur Business Unit Support & Services Managés

Hervé 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 détail

Tables Rondes Le «Big Data»

Tables 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 détail

BIG DATA une évolution, une révolution, une promesse pour le diagnostic

BIG 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 détail

CATALOGUE DES OFFRES 2014

CATALOGUE 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 détail

Du Datacenter au Cloud Quels challenges? Quelles solutions? Christophe Dubos Architecte Microsoft

Du 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 détail

Etat des lieux de l accès aux plateformes de génétique moléculaire

Etat 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 détail

Cellectis présente ses résultats financiers pour le premier trimestre 2015

Cellectis 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 détail

Limitations of the Playstation 3 for High Performance Cluster Computing

Limitations 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 détail

Masses 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 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 détail

Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data. http://wwz.ifremer.fr/bigdata. 26 Novembre 2013, Ifremer, Brest

Thomas 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 détail

Gènes Diffusion - EPIC 2010

Gènes 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 détail

VMware vsphere 5 Préparation à la certification VMware Certified Professional 5 Data Center Virtualization (VCP5-DCV) - Examen VCP510

VMware 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 détail

Le traitement du Big Data inclue la collecte, la curation, le stockage, l enrichissement, le croisement, la partage, l analyse et la visualisation.

Le 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 détail

E-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, 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 détail

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Emergence 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 détail

Présentation Level5. Editeur de Logiciels. «If it s not monitored, it s not in production» Theo Schlossnagle #velocityconf

Présentation 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 détail

accompagner 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 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 détail

Système de Stockage Sécurisé et Distribué

Système 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 détail

Programmation parallèle et distribuée

Programmation 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 détail

Backup 2009-2010, l intégration du backup sur disque

Backup 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 détail

Architectures d implémentation de Click&DECiDE NSI

Architectures 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 détail

Mettre en oeuvre Cisco Data Center Unified Fabric

Mettre 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 détail

Titre : La BI vue par l intégrateur Orange

Titre : 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 détail

Master 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 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 détail

OBJECTIFS. Une démarche E-science

OBJECTIFS. 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 détail

Colloque Calcul IN2P3

Colloque 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 détail

Eco-système calcul et données

Eco-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 détail

SBA 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 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 détail

VIRTUALISATION : MYTHES & RÉALITÉS

VIRTUALISATION : 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 détail

Creation de Contenus Numériques pour

Creation 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 détail

Des 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 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 détail

Qu est ce qu une offre de Cloud?

Qu 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 détail

Montréal, 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. 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 détail

CHAPITRE 3 LA SYNTHESE DES PROTEINES

CHAPITRE 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 détail

Les participants repartiront de cette formation en ayant une vision claire de la stratégie et de l éventuelle mise en œuvre d un Big Data.

Les 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 détail

Anticiper et prédire les sinistres avec une approche Big Data

Anticiper 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 détail

Le 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 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 détail

Conserver les Big Data, source de valeur pour demain

Conserver 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 détail

Analyse des données de séquençage massif par des méthodes phylogénétiques

Analyse 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 détail

Kick 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 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 détail

De l Etudiant à SBA à l Enseignant Chercheur à l ENSMA

De 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 détail

FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis

FORUM 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 détail

Grid 5000 : Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau

Grid 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 détail

Prépara&on Opéra&onnelle à l Emploi de BASYCA (POEB) BASYCA SAS FRANCE - Anzize BADAROU

Prépara&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 détail

QUELLES SONT LES OPTIONS DU TRAITEMENT DE LA LMC?

QUELLES 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 détail

Big Data -Comment exploiter les données et les transformer en prise de décisions?

Big 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 détail

DocForum 18 Juin 2015. Réussites d un projet Big Data Les incontournables

DocForum 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 détail

Kick Off SCC 2015. Vers de nouveaux horizons

Kick 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 détail

Dr E. CHEVRET UE2.1 2013-2014. Aperçu général sur l architecture et les fonctions cellulaires

Dr 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 détail

MABioVis. Bio-informatique et la

MABioVis. 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 détail

Systèmes Répartis. Pr. Slimane Bah, ing. PhD. Ecole Mohammadia d Ingénieurs. G. Informatique. Semaine 24.2. Slimane.bah@emi.ac.ma

Systèmes 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 détail

Il y a tellement de hype autour du big data que Gartner étudie un nouveau modèle ;-) Talend 2012 2

Il 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 détail

Les journées SQL Server 2013

Les 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