Séminaires

De MIAT INRA
Révision datée du 18 novembre 2022 à 10:16 par Splancade (discussion | contributions) (Séminaires de l'unité MIAT)
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Sommaire

Séminaires de l'unité MIAT

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Le séminaire de l'équipe MIAT d'INRAe Toulouse est un endroit d'échanges scientifiques et techniques entre les membre de l'unité et des experts en mathématiques, informatique, agro-écosystèmes, bioinformatique, etc. Les présentations peuvent être sur des travaux en cours, des projets finalisés hautement spécialisés ou à valeur plus éducative / informationnelle. Les aspects mis en avant peuvent être d'ordre méthodologique ou applicatif.

Les présentations peuvent être en français ou en anglais pour une durée d'une heure (45min + questions). Sauf contre-indication, les séminaires ont lieu dans la salle de réunion MIAT à 10h30 le vendredi. L'accès à l'unité MIAT d'INRAe Auzeville/Castanet est indiqué ici.

Séminaires de l'année en cours et séminaires futurs

17/02/2023 :

10/02/2023 :

03/02/2023 :

27/01/2023 :

20/01/2023 :

13/01/2023 :

06/01/2023 : Titre à venir, Romain Couillet (Université Grenoble-Alpes)

23/12/2022 et 30/12/2022  : Pas de séminaire (vacances scolaires)

16/12/2022 : Titre à venir, Stanislav Vakaruk (Université de Madrid, visiteur à MIAT)

09/12/2022 : Présentation du métaprogramme Xrisques Stéphane Couture

==== 02/12/2022 : ASTERICS : une application web pour intégrer des données omiques , Elise Maigné et Nathalie Vialaneix (Séminaire interne SAaB) ====

Résumé Dans cette présentation, on vous parlera de l’application ASTERICS https://asterics.miat.inrae.fr (pour réaliser des analyses statistiques exploratoires et intégratives) ainsi que des solutions techniques que l’on a sélectionnées pour la développer et la déployer avec docker. Il y en aura pour tout le monde : description des méthodes et de leurs usages, démonstration sur des données omiques de cancer et description (naïve) des choix techniques basés sur Rserve, renv, flask, Vue.js et leurs amis. En bref, ce sera très pédagogique.


25/11/2022 : [Date bloquée]

18/11/2022 : Eco-conception de procédés durables, Sophie Thiebaud-Roux et Pierre-Yves Pontalier (LCA, INRAE) [présentiel]

Résumé Le Laboratoire de chimie agro-industrielle est une unité de recherche qui travaille sur la valorisation de la biomasse végétale, principalement les coproduits et les résidus des industries agricoles. C’est une unité à forte vocation expérimentale qui essaye de développer des nouveaux procédés plus respectueux de l’environnement. L’analyse de cycle de vie est donc intégrée dans les travaux car c’est une approche qui permet de déterminer l’impact environnemental d’un processus ou d’un produit, en prenant en compte toutes les étapes, de sa fabrication et sa destruction. L’analyse de cycle de vie est généralement réalisée à partir de logiciels, le logiciel utilisé au LCA est Simapro®, qui intègrent une base de données et un calculateur pour la détermination des impacts environnementaux.

L’utilisation de cette méthodologie pour des procédés en cours de conception est plus récente et permet d’orienter dès la phase de développement vers les procédés les plus respectueux ou d’optimiser des conditions opératoires en intégrant à la fois la productivité et l’impact environnemental. Ce type d’approche nécessite de pouvoir introduire des données liées aux conditions de fonctionnement dans le logiciel utilisé pour l’analyse de cycle de vie. Ces données peuvent être expérimentales, obtenues par exemple dans le cadre d’un plan d’expérience.

Une autre approche serait le couplage du logiciel d’analyse de cycle de vie avec un logiciel de simulation de procédés. Le logiciel utilisé au LCA est Prosim® car il permet de dimensionner un procédé et de calculer les flux matières/énergie à partir d’une base de données en thermodynamique. Mas il est surtout adapté aux procédés pétrochimiques, ce qui nécessite de développer des modules spécifiques de simulation pour les opérations unitaires, comme la filtration membranaire ou les procédés chromatographiques, plus spécifiquement utilisées dans le fractionnement de la biomasse végétale.

La chromatographie est un procédé qui peut être décrit comme un écoulement d’un fluide dans un milieu poreux. Ce fluide transporte des molécules qui peuvent avoir des interactions avec le milieu poreux en fonction de leur taille et/ou de leur structure chimique. L’enjeu est donc d’être capable de simuler le transport réactif de ces molécules. Un modèle introduit dans un module de Prosim® permettra alors de simuler un procédé utilisant une étape de filtration. Il faut ensuite être capable de coupler les deux logiciels afin que les informations acquises sous Prosim® puisse devenir les données pour le calcul sous Simapro®.

11/11/2022  : Pas de séminaire (jour férié)

28/10/2022 et 04/11/2022  : Pas de séminaire (vacances scolaires)

21/10/2022 : Apprentissage logique pour la modélisation dynamique qualitative des réseaux de régulation. Samuel Buchet

Résumé La compréhension des mécanismes cellulaires repose souvent sur l’étude de l'expression génétique. Les gènes sont cependant impliqués dans des processus de régulation complexes et leur mesure est difficile à réaliser. Dans ce contexte, la modélisation qualitative des réseaux de régulation vise à établir leur fonction à partir d’un réseau d’interaction dynamique discret. Ce travail aborde la mise en place d'une telle approche à partir des données de séquençage single-cell (RNA-seq). Ces données se révèlent en effet intéressantes pour la modélisation qualitative, car elles apportent une certaine précision et peuvent être interprétées de manière dynamique. Nous développons ainsi une méthode d’inférence de modèles qualitatifs basée sur l’apprentissage automatique de programmes logiques, formulé comme un problème d'optimisation. Cette méthode est mise en œuvre sur des données single-cell et nous proposons plusieurs approches pour interpréter les modèles résultants en les confrontant avec des connaissances préétablies.

14/10/2022 : Apport des longues lectures en métagénomique. Jean Mainguy (Séminaire interne, plateforme Bioinformatique)

Résumé Depuis la fin des années 2000, on utilise des gènes marqueurs pour étudier la composition des communautés microbiennes dans les écosystèmes d'intérêt. Il s’agit du métabarcoding. L’un des gènes les plus communément utilisé est le gène de l’ARN 16S, mais les technologies de séquençage suffisamment précises pour ce type d’étude ne permettaient d’en obtenir qu’une petite partie (< 500pb). Depuis quelques années sont apparues des longues lectures de bonne qualité ce qui permet de lever ce verrou de la taille du marqueur (~5000pb). L’axe 3 du projet seqOccIn avait pour objectif de revisiter ces pratiques et de tester les nouvelles possibilités permises par ces lectures longues de bonne qualité. Lors de ce séminaire je vais, dans une première partie, vous présenter nos conclusions sur ces aspects. Étudier la composition bactérienne d’un milieu mène souvent à une seconde question : que savent faire ces bactéries ? Pour y répondre, il est possible, bien que plus onéreux, de séquencer l’ensemble des génomes et non plus seulement un gène marqueur. Il s'agit de la métagénomique. Je vous présenterai, dans une seconde partie, les grandes étapes de ce type d’analyse et mettrai l’accent sur les apports et problèmes posés par l’utilisation des longues lectures dans ce cas.

07/10/2022 : Nonstationary Nearest Neighbor Gaussian Process: hierarchical model architecture and MCMC sampling. Sébastien Coube [présentiel]

Résumé Ce travail explore une formulation non-stationaire les modèles Bayésiens hiérarchiques spatiaux utilisant les Processus Gaussiens des Plus Proches voisins. Dans le but de rendre le modèle facile à utiliser, une paramétrisation intuitive (autant que faire se peut) est proposée. Cela permet notemment d'intégrer les modèles non-stationaires dans une famille façon poupées Russes, où les modèles simples sont des états des modèles compliqués mais pas de modèles radicalement différents. Ces modèles hiérarchiques avec un grand nombre de paramètres à haut niveau posent des problèmes d'ordre computationnel, et des stratégies Monte-Carlo basées sur les méthodes hamiltoniennes et les décorrélations par entrelacement de paramétrisations sont proposées. Enfin, une étude de la pollution au plomb aux Etats-Unis d'Amérique est proposée, où une formulation non-stationaire apporte des améliorations des performances prédictives du modèle et permet une interprétation plus riche.

30/09/2022 : Learning common structures in a collection of networks. An application to food webs. Sophie Donnet (MIA Paris-Saclay, INRAE) [distanciel]

Résumé Let a collection of networks represent interactions within several (social or ecological) systems. Two main issues arise: identifying similarities between the topological structures of the networks or clustering the networks according to the similarities in their structures. We tackle these two questions with a probabilistic model based approach. We propose an extension of the Stochastic Block Model (SBM) adapted to the joint modeling of a collection of networks. The networks in the collection are assumed to be independent realizations of SBMs. The common connectivity structure is imposed through the equality of some parameters. The model parameters are estimated with a variational Expectation-Maximization (EM) algorithm. We derive an ad-hoc penalized likelihood criterion to select the number of blocks and to assess the adequacy of the consensus found between the structures of the different networks. This same criterion can also be used to cluster networks on the basis of their connectivity structure. It thus provides a partition of the collection into subsets of structurally homogeneous networks. The relevance of our proposition is assessed on two collections of ecological networks. First, an application to three stream food webs reveals the homogeneity of their structures and the correspondence between groups of species in different ecosystems playing equivalent ecological roles. Moreover, the joint analysis allows a finer analysis of the structure of smaller networks. Second, we cluster 67 food webs according to their connectivity structures and demonstrate that five mesoscale structures are sufficient to describe this collection. (Joint Work with Saint Clair Chabert Liddell et Pierre Barbillon.)

23/09/2022 : Simulation multi-agent interactive: engager des populations locales dans la modélisation des socio-écosystèmes pour stimuler l’apprentissage social. Christophe Le Page (CIRAD) [présentiel]

Résumé Mes travaux ont pour but de renforcer les capacités des acteurs les moins favorisés des socio-écosystèmes à prendre part à des ateliers de concertation multi-acteurs. Ils reposent sur le postulat qu’une concertation effective demande un partage équilibré des différents points de vue des protagonistes. Pour partager des points de vue, il faut que chacun puisse exprimer le sien de manière intelligible pour les autres. En employant une démarche inductive, j’ai progressivement dessiné les contours d’une approche de modélisation participative qui positionne la simulation multi-agent interactive en vecteur de communication adapté au partage de points de vue sur le fonctionnement des socio-écosystèmes. Cette approche est implémentée en suivant les quatre étapes suivantes : i) constituer un groupe composé de 2-3 chercheurs pour élaborer une ébauche d’un modèle de simulation multi-agent proposant une représentation du système-cible stylisée, volontairement simpliste, et manipulable en mode interactif (les actions des agents sont décidées par les participants), ii) inviter un petit groupe d’acteurs locaux (une quinzaine de personnes) à un premier atelier pour « tester » cette première version et identifier tous les aspects nécessitant à leurs yeux d’être repris ou intégrés dans le modèle pour que celui-ci constitue une représentation du système-cible permettant de mettre en discussion une problématique formulée collectivement, iii) organiser une série d’ateliers de co-construction basés sur le test de la version actualisée du simulateur impliquant le groupe de co-designers composé des chercheurs et des acteurs locaux, iv) utiliser la version finalisée du simulateur au cours d’ateliers co-animés par un groupe réduit de co-designers auxquels sont conviés d’autres types d’acteurs pour « tester » (selon les principes énoncés au point ii) cette version. Initier le processus avec un objet intermédiaire de type empirique-stylisé prenant la forme d’une ébauche présente des avantages : on simule une complexité manipulable dont la forme générale est esquissée. On peut y trouver les grands traits de l’objet futur. L’objet est cependant clairement inachevé : il reste un important travail de façonnage et de perfectionnement progressif pour que l’objet acquière sa forme finale et devienne fonctionnel. Le flou et les imprécisions, propres à une ébauche, sont susceptibles de stimuler la collaboration transdisciplinaire.

16/09/2022 : Une approche de biologie synthétique pour déconstruire et reconstruire la pathogénie d’une bactérie sur les plantes. Laurent Noel et Emmanuelle Lauber (LIPME, INRAE) [présentiel]

Résumé Les déterminants de la pathogénie et de la spécificité d’hôte des bactéries pathogènes des plantes sont méconnus et pourraient faire intervenir des facteurs de virulence tels que le système de sécrétion de type 3 (T3SS) et ses protéines effectricess associées (ET3). Nous avons créé une souche non pathogène de la bactérie Xanthomonas campestris pv campestris (Xcc) délétée de l’ensemble de ses ET3 connus (effectome). Nous étudions le rôle des ET3 dans la spécificité d’hôte en ré-introduisant dans cette souche une banque de plasmides générée par biologie synthétique contenant des combinaisons aléatoires de 6 effecteurs. La banque est ensuite testée sur différentes plantes hôtes et non hôtes de Xcc. Les combinaisons d’effecteurs capables de restaurer la croissance bactérienne dans les différents hôtes seront identifiées par séquençage en masse et validées en réalisant des tests de pouvoir pathogène. A partir de cet échantillonnage d’effectome, des approches de modélisation de l’effectome seront nécessaires pour identifier les contributions individuelles des ET3 à la pathogénie et les propriétés émergentes des combinatoires d’ET3 sur différentes plantes : redondance, épistasie, synergie, sans fonction. Ce travail nous renseignera sur la compréhension moléculaire de la spécificité d’hôte conférée par les ET3.

09/09/2022 : Statistical multivariate modelling of omics data with copulas. Gildas Mazo (MaIAGE, INRAE) [présentiel]

Résumé Many omics data produced by next generation sequencing technologies are of different types (e.g., discrete read counts and continuous methylation data). From an integrative biology viewpoint, this makes the building of statistical models difficult. To address this issue, one can rely on copula theory to effectively build multivariate models by "adding" a dependence structure to "couple" arbitrary random variables. However, doing the inference in copula-based models with heterogeneous datasets is challenging, because the log-likelihood is complex and becomes untractable when the dimension increases. To alleviate this issue, a randomized pairwise likelihood method is presented. Randomization allows us to control the tradeoff between statistical and computational efficiency. The method is illustrated in theory, on simulations, and on a RNA-seq dataset. Future directions of research are discussed.

Séminaires reportés à une date ultérieure

Séminaires passés / Past seminars

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Si vous souhaitez présentez vos travaux durant le séminaire MIAT, n'hésitez pas à contacter Céline Brouard et Sandra Plancade.

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