Gestion des Données pour les Sciences du Vivant: Faire de la complexité des données un avantage compétitif

Les nouvelles approches en Sciences de la Vie interrogent un vaste champ de problèmes fondamentaux et appliqués et mobilisent des équipements sophistiqués qui génèrent de très grands volumes de données. Ces masses de données sont gérées par domaine, avec leurs formats, leurs bases de données, leurs applications et outils specifiques; le terme de "domaine" se référant à ici un compartiment biologique, par exemple, le génome, les métabolites, les protéines, etc. Toutefois, les problèmes auxquels les Sciences de la Vie doivent répondre sont complexes; ils requièrent de relier des données de différents domaines et nécessitent de dépasser les approches courantes de gestion des données. A cet égard, nous pensons que pour faire face ) la complexité, la modélisation doit prendre toute sa place et passer du statut d'outils à celui de paradigme ou cadre conceptuel. Autrement dit, les modèles doivent constituer des entités essentielles à tous les niveaux de la gestion des données, depuis la collecte jusqu'à leur exploitation.

VISION
Relier les données [...]

STRATEGIE
Le tout-standard [...]

VALEUR
Interdisciplinarité [...]

Etude de cas - Gestion des données et métadonnées multi-omiques

Notre expérience de gestion des données multi-omiques est disutée.

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Nouveautés du Blog - Computer-aided discovery: the invisible danger

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