Description du projet
Une nouvelle plateforme pour l’analyse des données omiques
Les technologies omiques ont révolutionné la façon dont nous étudions le génome, l’épigénome, le métabolome et le protéome, en fournissant une vaste quantité d’informations liées au profilage clinique et à la caractérisation des maladies. Cependant, les outils analytiques complets qui aideraient le secteur biopharmaceutique à exploiter les données omiques pour les innovations biomédicales et la médecine de précision font défaut. Ainsi, le projet GENETTA, financé par l’UE, travaille sur une plateforme capable d’analyser de grandes quantités de données omiques hétérogènes à plusieurs échelles. La mise en œuvre de cette plateforme dans les ressources existantes des sociétés biopharmaceutiques en matière de science des données devrait permettre d’optimiser et de guider leur processus de découverte.
Objectif
This PoC project aims to pave the road to commercialize a comprehensive data analytics platform enabling data-driven biomedical innovation and precision medicine. The platform is specifically designed to efficiently fuse and mine heterogeneous omic data, including genomes,
epigenomes, proteomes, metabolomes, patient clinical profiles, drugs and their chemical similarities, disease and other
ontologies, and other relevant omic data. The goal of this development is to provide the most advanced software platform for
fusion and analytics of numerous heterogeneous multi-scale omic data that takes advantage of novel non-negative matrix trifactorization
(NMTF)-based and network mining algorithms, providing dramatic improvements in the number and type of
fused data, quantity of data, computational efficiency and biomedical accuracy compared to the most advanced omic data
analytics platforms currently existing.
The main goal of the PoC is to close the gap between the research results of ERC Consolidator Grant, ICON-BIO, and the production of a
commercial data analytics platform for the bio-pharmaceutical sector. In particular, the solution will target biopharma
companies to embed the platform into their existing Data Science resources and enable effective and
efficient application of the platform’s explainable AI methods (resulting from ICON-BIO) to optimize and guide their discovery
processes. The result of this effort will be the achievement of a market-ready Data Analytics Platform.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences naturellessciences biologiquesbiochimiebiomoléculeprotéinesprotéomique
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-PoC
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ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitution d’accueil
08034 Barcelona
Espagne