Team List
Handles creating, reading and updating teams.
GET /api/team/?format=api&offset=40&ordering=orgid
{ "count": 45, "next": null, "previous": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/team/?format=api&limit=20&offset=20&ordering=orgid", "results": [ { "id": 37, "name": "NSBD", "logo_url": "https://www.marseille-medical-genetics.org/fileadmin/templates/mmg/imgs/mmg_logo.png", "description": "L'équipe \"biologie des systèmes et des réseaux pour les maladies\" est une équipe de recherche interdisciplinaire ayant pour objectif de développer d'algorithmes et outils d'analyse et d'intégration de données biologiques et de proposer des approches \"système\" pour l'étude des pathologies génétiques humaines. Sur le versant des outils, l'équipe focalise particulièrement sur des approches non-supervisées appliquées aux réseaux biologiques multi-couches et propose des outils de clustering, de marches aléatoires ou de network embedding. L'équipe travaille également sur l'intégration de données quantitatives (transcriptomique, protéomique) dans les réseaux pour identifier des modules perturbés dans différentes conditions. Enfin, l'équipe s'intéresse également à l'intégration de données multi-omiques par des approches de réduction de dimension via des factorisations de matrices.", "expertise": [], "linkCovid19": "", "homepage": "https://www.marseille-medical-genetics.org/a-baudot/", "unitId": "", "address": "Faculté de Médecine de la Timone\r\n27 Bd Jean Moulin", "city": "Marseille Cedex 05", "country": "France", "communities": [], "projects": [], "affiliatedWith": [], "publications": [ "" ], "certifications": [], "fundedBy": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" }, { "id": 56, "name": "INSERM", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/INSERM/?format=api" } ], "keywords": [], "fields": [], "orgid": null, "tools": [ "mogamun" ], "services": [], "leaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/722/?format=api" ], "deputies": [], "scientificLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/722/?format=api" ], "technicalLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/657/?format=api" ], "members": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/657/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/722/?format=api" ], "maintainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/657/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/722/?format=api" ], "ifbMembership": "Associated Team", "platforms": [], "is_active": true, "closing_date": null, "lat": "43.288900", "lng": "5.402160", "updated_at": "2024-03-11T14:53:13.009640Z" }, { "id": 30, "name": "Inforbio", "logo_url": "https://avatars.githubusercontent.com/u/13965324?s=48&v=4", "description": "La plateforme bioinformatique accessible, reproductible et transparente de l’Institut de Biologie Paris Seine ((ex ARTbio) apporte un soutien aux biologistes et aux médecines pour la génomique fonctionnelle et la médecine de précision. Elle est implantée sur le campus de Jussieu de la faculté des sciences de l’Université de la Sorbonne et est également fortement impliquée dans la recherche clinique en tant que partenaire du SIRIC Curamus qui regroupe les efforts en cancérologie des cinq hôpitaux universitaire de SU. Inforbio exploite deux serveux Galaxy publics, https://mississippi.fr et https://usegalaxy.sorbonne-universite.fr, qui fournissent des environnements pour le profilage de petits ARN et l'analyse de variantes. Il fournit également des serveurs publics pour les analyses R ainsi que pour le stockage des données. Un troisième serveur Galaxy est dédié aux projets des utilisateurs d’Inforbio. Inforbio développe des logiciels de bioinformatique open source, dont la plupart sont disponibles sous forme de plugins Galaxy (plus de 48 outils disponibles sur https://github.com/ARTbio/tools-artbio) Outre l’accompagnement de projets utilisateurs sous contrat, ARTbio maintient ses propres lignes de recherche afin de développer une expertise de haut niveau dans trois domaines spécifiques: la biologie des petits ARN et des petits ARN viraux, les méthodes statistiques et d’apprentissage machine pour l’analyse des ARNseq unicellulaires, et les mutations de prédisposition à la leucémie myéloïde aiguë chez les enfants et les jeunes adultes (partenaire du projet CONECT-AML INCA). ARTbio a défini la formation en bioinformatique comme une priorité absolue pour les années à venir. Ainsi, en plus de l’organisation de sessions de formation régulières, ARTbio est aujourd’hui connu pour son offre de compagnonnage et mène également le projet STARTbio pour un Diplôme Universitaire en Bioinformatique à l’Université Sorbonne, basé sur une approche pratique des analyses ainsi que sur une forte utilisation des outils d’e-learning (vidéoconférences et tutoriels exécutables). ...", "expertise": [], "linkCovid19": "", "homepage": "https://www.artbio.fr", "unitId": "", "address": "Plateforme de bioinformatique ARTbio\r\nIBPS & Sorbonne Université \r\nBâtiment B, 7ème étage, porte 725.\r\n9, Quai St Bernard, \r\nBoîte courrier 25", "city": "Paris Cedex 05", "country": "France", "communities": [], "projects": [], "affiliatedWith": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "publications": [ "" ], "certifications": [], "fundedBy": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "keywords": [ "NGS Sequencing Data Analysis" ], "fields": [], "orgid": null, "tools": [], "services": [], "leaders": [], "deputies": [], "scientificLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/122/?format=api" ], "technicalLeaders": [], "members": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/41/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/479/?format=api" ], "maintainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/808/?format=api" ], "ifbMembership": "Member platform", "platforms": [], "is_active": true, "closing_date": null, "lat": "48.846891", "lng": "2.359061", "updated_at": "2025-01-23T13:25:38.911874Z" }, { "id": 21, "name": "PRABI-Lyon-Gerland", "logo_url": null, "description": "Le PRABI-Gerland https://prabi.ibcp.fr localisé à l'IBCP développe les bases de données dans le domaine infectieux, les méthodes de prédiction et d'optimisation des structures 3D de protéines ainsi que les outils et services s'y rapportant. Dans le domaine des services la spécificité de la PF est la bioinformatique structurale (Modélisation moléculaire, prédiction de structure) introduite sur Lyon dès 1986 (il y a 25 ans avant même que le mot n'existe...). Dans ce domaine, l’activité proposée par le PRABI-Gerland s’appuie sur les expertises suivantes:\r\n Prédiction de structure de protéines [G. Deléage]\r\n Modélisation moléculaire [E. Bettler, G. Deléage, R. Terreux]\r\n Intégration de méthodes et serveurs Web [C. Combet, G Deléage]\r\n Serveur Web 3D [E. Bettler, G. Deléage]\r\n Drug design et QSAR (R. Terreux, J.A. Chemelle)\r\n \r\nMots clefs: Bioinformatique structurale, Prédiction de structure, Base de données structurales, Analyse de séquences, Modélisation moléculaire, docking moléculaire.\r\n \r\nPrincipaux sites web: https://prabi.ibcp.fr (site en cours de refonte)\r\n https://geno3d-prabi.ibcp.fr/\r\n https://npsa-prabi.ibcp.fr/\r\n http://sumo-pbil.ibcp.fr\r\n http://espript.ibcp.fr\r\n http://endscript.ibcp.fr\r\nMéthodes de prédiction des structures secondaires de protéines.\r\nPlusieurs méthodes originales ont été développées, Self Optimized Prediction Method (SOPM), génère automatiquement à partir de cette base de donnée, une \"sous-base\" rassemblant les 60 à 80 protéines les plus homologues ou appartenant à la même classe structurale que la protéine\r\nétudiée. En effet, des protéines homologues ont généralement une structure assez proche (30% d'identité indique une architecture semblable). Après une phase d'apprentissage automatique sur cette \"sous-base\", en particulier d'optimisation des paramètres, la prédiction de la structure de la protéine est réalisée. La version SOPMA tire bénéfice des alignements multiples. La méthode MLRC combine les réseaux de neurones avec la méthode SOPMA.\r\n [SOPMA] Self optimised Prediction Method (1995)\r\n [SOPM] Self optimised Prediction Method (1994)\r\n [DPM] Double prediction Method (1987)\r\n [MLRC] Multivariate Linear Regression Combination (1999)\r\n [AMPHIPASEEK] Prediction of membrane anchor helical peptides (2006)\r\n \r\nIntégration de methodes- WebicielsServeur NPS@\r\nLe PRABI Gerland a développé le premier serveur de mail Français pour la prédiction de structures secondaires de protéines (80 000 prédictions en tout). Ensuite ces méthodes ont été intégrées dans [NPS@ 2000]. Le serveur est actuellement dans sa version 3. Dans le cadre de RENABI-IFB, ce serveur généraliste de séquences couplé aux prédictions de structures sera mis à jour en termes d’ergonomie, d’interface et de conception. Mise à disposition d’outils et de services en ligne correspondant aux domaines d’expertise du laboratoire d’accueil de la PF.\r\n \r\nServeur Web ESPript/ENDscript\r\nA partir d’une protéine de structure connue (code ou fichier PDB), le serveur ENDscript produit, en quelques secondes et de manière automatisée, plusieurs illustrations téléchargeables dans des formats usuels (PostScript, PDF, PNG et TIFF) :\r\n1/ Une première figure, générée par le logiciel ESPript, présente la séquence de la protéine d’intérêt agrémentée de ses éléments de structure secondaire, de l’accessibilité au solvant et de l’hydropathie par résidu. Si disponibles, sont aussi représentés les contacts cristallographiques et non-cristallographiques protéine/protéine et/ou protéine/ligand ainsi que les résidus impliqués dans des ponts disulfures.\r\n2/ Une seconde figure ESPript montre, en plus des informations précédentes, un alignement multiple de séquences des protéines homologues coloré en fonction de la conservation des résidus et agrémenté des éléments de structure secondaire de ces dernières si leurs structures sont connues. \r\n3/ Deux représentations 3D interactives visualisables par le logiciel PyMOL : a) une représentation en ruban, colorée en fonction de la conservation de séquence. b) une représentation en tube dont le diamètre est proportionnel à la déviation structurale (rmsd) entre la protéine d’intérêt et les protéines homologues de structure connue. De plus, si disponible, peuvent être affichés : l’assemblage de l’unité biologique, les modèles RMN multiples, les ligands et les résidus en contact avec ces derniers.\r\nLe serveur ESPript permet, en complément d’ENDscript ou de manière autonome, de représenter des alignements multiples de séquences avec la possibilité d’ajouter des marqueurs définis par l’utilisateur de manière à produire des figures facilitant l’analyse ou dédiées aux communications scientifiques.\r\n \r\nModélisation moléculaire\r\nUn serveur Web de modélisation moléculaire automatique de structure 3D de protéines appelé geno3D est disponible depsuis 2002 qui permet aux biologistes et biochimistes d'obtenir un modèle 3D de qualité si la séquence \"query\" présente plus de 35% d'identité avec une protéine de structure 3D connue. Le principe de cette modélisation consiste à appliquer les techniques de modélisation sous contraintes à la protéine à modéliser (de type RMN) à partir d'un jeu de contraintes calculées sur l'empreinte structurale. Plusieurs empreintes sont utilisables, le ligand (si présent) est replacé dans les modèles, 10 modèles sont générés. Les résultats sont proposés sous la forme d’une archive récupérable et les résultats sont conservés 8 jours sur le serveur. Ce serveur génère 100 modèles/mois. Un système intégré de modélisation moléculaire (MAGOS ) à grande échelle de protéomes entiers a été utilisé pour des protéomes de virus (modeome3D) et de plantes (arabidome3D).\r\n \r\nDocking et sites 3D- chemo-informatique\r\nUne méthode bioinformatique SUMO a été développée permettant de détecter des sites 3D fonctionnels communs à plusieurs protéines. L’approche a fait l’objet d’un brevet déposé par le CNRS et d'un serveur Web pour rendre utilisable la méthode par la communauté académique.\r\nDans un travail récent, nous avons réévalué les paramètres et avons montré que la qualité de comparaison était améliorée tout comme la rapidité du calcul. Cette méthode a été appliquée pour établir une classification des antibiotiques à noyau ß lactame.", "expertise": [], "linkCovid19": "", "homepage": "https://prabi.ibcp.fr", "unitId": "", "address": "7 Passage du Vercors\r\n69367 Lyon\r\nFrance", "city": "Lyon", "country": "France", "communities": [], "projects": [], "affiliatedWith": [ { "id": 35, "name": "PRABI-Gerland", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/PRABI-Gerland/?format=api" }, { "id": 36, "name": "UMR 5305", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UMR%205305/?format=api" }, { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "publications": [ "" ], "certifications": [ "Label IBiSA", "RIO" ], "fundedBy": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "keywords": [ "Comparative and de novo structure modeling", "Post-translational modifications", "Sequence Algorithm", "Sequence analysis", "Structure analysis", "homology and structural pattern matching", "Homology/orthology prediction", "Structural Bioinformatics", "Predictions of structural properties", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment" ], "fields": [ "Biologie", "Biomédical", "Biotechnologie" ], "orgid": null, "tools": [], "services": [], "leaders": [], "deputies": [], "scientificLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/52/?format=api" ], "technicalLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/169/?format=api" ], "members": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/169/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/593/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/52/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/113/?format=api" ], "maintainers": [], "ifbMembership": "None", "platforms": [], "is_active": false, "closing_date": "2023-03-15", "lat": "45.727764", "lng": "4.825956", "updated_at": "2023-03-16T13:09:54.041387Z" }, { "id": 19, "name": "PRABI-AMSB", "logo_url": "http://amsb.prabi.fr/amsb-logo.png", "description": "La plateforme PRABI-AMSB propose des services bio-informatiques pour les biologistes qui ont besoin d'une assistance avec des outils spécifiques ou d'une expertise approfondie pour des projets plus importants. L'expertise disponible à PRABI-AMSB couvre les domaines suivants : Données d'expression (RNA-seq), données d'interaction (ChIP-seq, Tap-tag/MS, Yeast Two Hybrid screens), métagénomique et métatranscriptomique, génomique et phylogénie comparées, assemblage et annotation de génomes et biologie des systèmes (réseaux métaboliques, d'interaction et de régulation des protéines).", "expertise": [], "linkCovid19": "", "homepage": "http://amsb.prabi.fr", "unitId": "", "address": "16 rue Raphael Dubois\r\nBatiment Mendel (2ème étage)", "city": "Villeurbanne Cedex", "country": "France", "communities": [], "projects": [], "affiliatedWith": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" }, { "id": 76, "name": "UCBL", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UCBL/?format=api" } ], "publications": [ "" ], "certifications": [ "Label IBiSA", "France-Génomique" ], "fundedBy": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "keywords": [ "Methodology", "Biostatistics", "Cloud", "Ecology", "Biodiversity", "Microbial ecology", "Ecological modelling", "Metagenomics", "Sequence Algorithm", "Evolution and Phylogeny", "Molecular evolution", "Tree of Life", "Selection Detection", "Assembly of genomes and transcriptomes", "Supertrees and Reconciliations", "Statistical Tests", "Regression", "Dimension reduction", "Descriptive statistics", "Multivariate analyses", "Gene expression differential analysis", "Web portals", "metatranscriptomics", "Sequence analysis", "Variant analysis", "Interfaces", "System modeling", "Systems Biology", "Metabolomics and Fluxomics", "Genome analysis", "Functioning of complex biological systems", "Regulatory network modelling", "Complete genomes", "Transcript and transcript variant analysis", "Transcriptomics (RNA-seq)", "Genomics (DNA-seq)", "Genomics (Chips)", "Cluster", "Genomes comparison", "Data collection curation", "Comparative genomics", "NGS Sequencing Data Analysis", "Homology/orthology prediction", "Phylogenomics", "Données", "Genes and genomes", "Sequence annotation", "Pattern matching", "Multiple sequence alignment", "Toolkit", "Workflow development", "Parallelization", "Databases and information systems", "Développements technologiques de l‘Information et de la Communication" ], "fields": [ "Biologie", "Environnement" ], "orgid": null, "tools": [], "services": [], "leaders": [], "deputies": [], "scientificLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/459/?format=api" ], "technicalLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/285/?format=api" ], "members": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/459/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/472/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/285/?format=api" ], "maintainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/472/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/459/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/285/?format=api" ], "ifbMembership": "Member platform", "platforms": [], "is_active": true, "closing_date": null, "lat": "45.781337", "lng": "4.864753", "updated_at": "2024-03-11T15:19:08.755622Z" }, { "id": 14, "name": "BiGEst", "logo_url": "https://bigest.unistra.fr/images/logo_bigest.png", "description": "• Biologie Végétale Intégrative (silencing, épigénétique, intéractions hôtes pathogènes, cycle cellulaire, …)\r\n• Maladies génétiques rares (ciliopathies, rétinopathies, myopathies, …)\r\n• Génomique structurale, fonctionnelle, comparative\r\n• Protéomique haut-débit et Protéomique structurale\r\n• Développement de méthodes quantitatives basées sur la spectrométrie de masse et leur application à des systèmes biologiques\r\n• ARN non-codantes : architecture, mécanismes d'évolution, et rôles dans la pathogénicité\r\n• L'étude des micro-organismes adaptés à des conditions environnementales extrêmes\r\n• Recherche transdisciplinaire à l'interface de la biologie, la biochimie, la physique et la médecine\r\n \r\nLa plateforme BiGEst regroupe plusieurs plateformes/services bioinformatiques dans différents Instituts de recherche à Strasbourg :\r\n \r\nGénétique Moléculaire, Génomique Microbiologie (GMGM)\r\nL'étude des micro-organismes adaptés à des conditions environnementales extrêmes peuvent révéler des capacités microbiennes insoupçonnées. Leur compréhension, y compris les fonctions métaboliques et la formation de biofilm impliqués dans l'adaptation à des conditions particulières est un objectif majeur de la microbiologie environnementale. Nous étudions ces mécanismes d'adaptation microbienne dans les écosystèmes contaminés par des éléments toxiques à 3 niveaux : (i) l'isolement de nouvelles souches et la caractérisation de leurs propriétés métaboliques, (ii) l'étude de la réponse adaptative aux métaux toxiques dans des conditions de laboratoire, (iii) l'étude d'environnements contaminés pour comprendre le fonctionnement des communautés microbiennes in situ.\r\n \r\nInstitut de Biologie Moléculaire et Cellulaire (IBMC)\r\nL’équipe « évolution des ARN non-codants chez les levures » s'intéresse au rôle et à l'évolution des ARNnc dans les mécanismes biologiques. De tels ARN étaient connus depuis longtemps, mais on pensait alors qu’ils n’étaient que des \"composants infrastructuraux\" de la machinerie traductionnelle, des reliquats d’un monde ancestral \"tout ARN\" : les ARN ribosomiques, les ARN de transferts, les introns ainsi que les petits ARN nucléolaires. Au moyen d'approches bioinformatiques et expérimentales, nous nous intéressons particulièrement : (i) à l'étude des relations structure-fonction dans certaines familles d'ARNnc (ribosomes, riboswitches,...), (ii) à l'identification et à l'étude de nouveaux ARNnc impliqués dans les mécanismes de pathogénicité chez certaines espèces de levures.\r\n \r\nInstitut de Biologie Moléculaire des Plantes (IBMP)\r\nL’activité de recherche est dédiée à l’étude des mécanismes fondamentaux de la vie des plantes dont les applications trouvent notamment leur place dans les domaines des biotechnologies ou de la recherche médicale. Les domaines étudiés sont très variés : (i) la biosynthèse de molécules bioactives (impliquées dans l’élaboration de matériaux, de cosmétiques, d’arômes ou de médicaments) et de leur régulation, (ii) virus végétaux, (iii) des grandes voies de régulation permettant le développement et la reproduction des plantes ainsi que l’adaptation à leur environnement, (iv) la biogenèse des organites, chloroplastes et mitochondries, indispensables à la production d’énergie des cellules et dont les dysfonctionnements peuvent engendrer des effets fortement délétères quant à la vie cellulaire. http://ibmp.u-strasbg.fr/\r\n \r\nLaboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube)\r\nL'équipe Complex systems and Translational Bioinformatics (CSTB) couvre un large spectre de recherches en informatique : la bioinformatique et génomique intégratives, la bioinformatique théorique, la fouille de données, l'ingénierie des connaissances et l'optimisation stochastique. Dans le domaine de la bioinformatique, nous nous focalisons essentiellement sur le domaine de la santé et plus particulièrement à l’étude des maladies génétiques rares et à la compréhension des mécanismes physiopathologiques impliqués dans ces maladies. Ces mécanismes ont souvent un intérêt potentiel pour la compréhension des processus biologiques altérés dans des maladies plus communes, telles que l’obésité, les diabètes ou les cancers.\r\n \r\nInstitut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (IGBMC)\r\nL'objectif de l'institut est de développer la recherche transdisciplinaire à l'interface de la biologie, la biochimie, la physique et la médecine. Nous explorons des thématiques très diverses, alliant recherche fondamentale et appliquée dans le domaine de la santé. Les travaux concernent des sujets très variés, allant de l'analyse structurale des protéines à la génétique humaine, en passant par les cellules souches, la biophysique ou l'épigénétique. Les résultats scientifiques ont déjà permis d'importantes avancées, notamment pour la compréhension de nombreuses pathologies humaines comme certains cancers ou maladies génétiques rares.\r\n \r\nInstitut clinique de la souris (ICS - IGBMC)\r\nLe service informatique ICS possède une expertise informatique forte dans la mise en place de la chaine de traitement des données issues des souris génétiquement modifiés : développement d’outils de capture des données de phénotypage, des traitements statistiques appropriés, des procédures d’interfaçage avec des ressources externes. Il développe également l’analyse intégrative de ces données en les croisant avec les ressources publiques disponibles (MGI, EMMA…).\r\n \r\nInstitut Pluridisciplinaire Hubert Curien (IPHC)\r\nLe Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique (LSMBO) de l’IPHC se concentre sur le développement de méthodes analytiques pour la détermination structurale de macromolécules, principalement des protéines, sans aucune ambiguïté structurale, jusqu’au dernier atome. Des méthodes d’analyse protéomique à haut débit sont développées pour la quantification de protéomes complexes ou la découverte de biomarqueurs de pathologies. Nous développons également la MS supramoléculaire pour décrire des complexes non-covalents, des approches de protéomique structurale, de protéogénomique et de complexomique. L’équipe de bioinformatique du laboratoire développe les outils logiciels nécessaires à l’interprétation de l’ensemble des données générées, outils qui sont accessibles sur MSDA (Mass Spectrometry Data Analysis, https://msda.unistra.fr/)", "expertise": [ "http://edamontology.org/topic_3316", "http://edamontology.org/topic_2815", "http://edamontology.org/topic_3391", "http://edamontology.org/topic_3365", "http://edamontology.org/topic_0121", "http://edamontology.org/topic_0203", "http://edamontology.org/topic_3174", "http://edamontology.org/topic_0196", "http://edamontology.org/topic_3170", "http://edamontology.org/topic_3169", "http://edamontology.org/topic_3489", "http://edamontology.org/topic_3372" ], "linkCovid19": "", "homepage": "http://bigest.unistra.fr/", "unitId": "", "address": "300 boulevard Sébastien Brant", "city": "Illkirch", "country": "France", "communities": [], "projects": [], "affiliatedWith": [ { "id": 29, "name": "UMR7357", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UMR7357/?format=api" }, { "id": 79, "name": "UPR2357", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/UPR2357/?format=api" }, { "id": 83, "name": "IGBMC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IGBMC/?format=api" }, { "id": 92, "name": "IPHC", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/IPHC/?format=api" } ], "publications": [ "" ], "certifications": [], "fundedBy": [ { "id": 52, "name": "CNRS", "url": "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/organisation/CNRS/?format=api" } ], "keywords": [ "Machine learning", "Sequence analysis", "proteomics", "Genomics (Chips)", "Data collection curation", "NGS Sequencing Data Analysis" ], "fields": [ "Biologie", "Biomédical", "Environnement", "Biotechnologie" ], "orgid": null, "tools": [ "assemble2", "GalaxEast", "macsims", "ngs-qc_generator", "orthoinspector", "pipealign", "" ], "services": [], "leaders": [], "deputies": [], "scientificLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/604/?format=api" ], "technicalLeaders": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api" ], "members": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/789/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/86/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/95/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/233/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/340/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/478/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/501/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/563/?format=api", "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/604/?format=api" ], "maintainers": [ "https://catalogue.france-bioinformatique.fr/api/userprofile/124/?format=api" ], "ifbMembership": "Member platform", "platforms": [], "is_active": true, "closing_date": null, "lat": "48.526234", "lng": "7.736750", "updated_at": "2024-11-20T15:38:39.835199Z" } ] }
