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C.I.B. Lille Couplage BASE/Outils de Data Mining Pierre LAURENCE.

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1 C.I.B. Lille Couplage BASE/Outils de Data Mining Pierre LAURENCE

2 C.I.B. Lille 2 Plan Introduction MIAME Base de données BASE Intégration doutils de Data mining Conclusions

3 C.I.B. Lille 3 Introduction Le volume des données pour létude du transcriptome est de plus en plus important : Pour une expérience classique dune puce à 7500 points, plus de valeurs associées aux données brutes Volonté dintégrer aux analyses des informations supplémentaires Besoin de stocker dune façon organisée les informations qui circulent dans un laboratoire de puces à ADN

4 C.I.B. Lille 4 MIAME (1/2) Minimal Information About a Microarray Experiment Spécifier la nature de linformation qui doit être fournie pour létude sur micro- puce pour faciliter La vérification La comparaison Linterprétation La reproduction Motivation La création despaces publiques déchanges de résultats de micro-puces

5 C.I.B. Lille 5 MIAME (2/2) 4 groupes dinformations : Le design de la lame : disposition des spots, contrôles qualités, protocoles de spotting … Le matériel biologique : les échantillons utilisés, la préparation de lextraction, le marquage et lhybridation. Les mesures et quantifications : données brutes sorties des logiciels danalyse dimages (Imagene, Genepix…) Lexpérience : objectif(s) et méthodes danalyses (normalisations, tests statistiques, …)

6 C.I.B. Lille 6 BASE (BioArray Software Environment) (1/7) BASE DE DONNEES SERVEUR WEB distant ou local CLIENTS : Laboratoires de transcriptomique Université de Lund (Suède)

7 C.I.B. Lille 7 BASE (2/7) Expérience : Experiment / Analyse Data Mesures et quantifications Design de lame : Array LIMS ( Laboratory Information Management System ) Matériel biologique : Biomaterial

8 C.I.B. Lille 8 BASE : accueil (3/7)

9 C.I.B. Lille 9 BASE : reporters (4/7)

10 C.I.B. Lille 10 BASE : raw data sets (5/7)

11 C.I.B. Lille 11 BASE : analysis steps (6/7)

12 C.I.B. Lille 12 BASE : plugins (7/7)

13 C.I.B. Lille 13 Intégration doutils de DM (1/2) Système de plugins intégré Existence dAPI (C++, JAVA, R) Gestionnaire de jobs évolué DM GRID BASE Données export data API Plugin

14 C.I.B. Lille 14 Intégration doutils de DM (2/2) En cours de développement, plugin « Régles dAssociations » (à partir du travail de M. Khabzaoui) Tests «biologiques» grâce aux plateformes transcriptomiques de la Génopole de Lille Par la suite, mise à disposition pour la communauté BASE

15 C.I.B. Lille 15 Conclusions Avantages pour le développement Interface Gestion de plugins Jobs manager API Avantages pour les biologistes Aucun changement dhabitude Les données restent confidentielles Des nouveaux outils innovants Une éventuelle grille serait transparente

16 DM GRID Puces BASE GO Interface WEB


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