Equipe Baobab
Membres
Doctorante
INRIA
Doctorant
UCBL
Doctorant
UCBL
Ingénieur de recherche
INRIA
Tél : 04 72 44 81 42
Maître de conférences
UCBL
Tél : 33 04 72 43 15 52
Maître de conférences
UCBL
Tél : 04 72 43 15 52
Professeur des universités
UCBL
Tél : 04 72 44 81 42
Technicienne
INRIA
Tél : 04 72 44 81 54
Directrice de recherche
INRIA
Tél : 33 04 72 44 82 38
Doctorante
UCBL
Baobab est une équipe de recherche française du Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive, et en même temps représente le noyau d'une équipe de recherche européenne Inria appelée Erable. Outre les membres de Baobab, Erable compte ainsi des membres dans trois institutions en Italie (Université Sapienza et Université Luiss de Rome, et Université de Pise) et deux institutions aux Pays-Bas (CWI et Université Libre d'Amsterdam).
Baobab a deux grands ensembles d'objectifs de recherche qui couvrent actuellement quatre axes:
- Objectifs :
- Le premier est lié aux domaines d'expertise originaux de l'équipe, à savoir la modélisation combinatoire et statistique et les algorithmes, bien que plus récemment l'équipe ait également été rejointe par des membres issus de la biologie, y compris expérimentale.
- Le deuxième ensemble d'objectifs concerne son principal intérêt en Sciences de la Vie qui est de mieux comprendre les interactions entre les systèmes vivants et leur environnement. Cela inclut les interactions étroites et souvent persistantes entre deux systèmes vivants (symbiose), les interactions entre les systèmes vivants et les virus, et les interactions entre les systèmes vivants et les composés chimiques.
- Axes :
- la (pan)génomique et la transcriptomique en général,
- le métabolisme et la régulation (post)transcriptionnelle,
- la (co)evolution,
- la santé, en général, des systèmes vivants et de l'environnement.
Un objectif à plus long terme de l'équipe est de devenir capable dans certains cas de suggérer les moyens de contrôler ou de rétablir l'équilibre dans une communauté en interaction en agissant sur son environnement ou sur ses joueurs, comment ils jouent et qui joue.
Deux étapes majeures sont constamment impliquées dans la recherche effectuée par l'équipe: une première de modélisation (c'est-à-dire de traduction) d'un problème des Sciences de la Vie en un problème mathématique, et une seconde d'analyse et de conception d'algorithmes. Les algorithmes développés sont ensuite appliqués aux questions d'intérêt en Sciences de la Vie à partir de données issues de la littérature ou de collaborateurs. Plus récemment, grâce au recrutement de jeunes chercheuses et chercheurs (doctorants et post-doctorants) en biologie, l'équipe a pu commencer à faire des expérimentations et produire des données ou valider par elle-même certains des résultats obtenus.
D'un point de vue méthodologique, la principale caractéristique de l'équipe est de considérer qu'une fois qu'un modèle est sélectionné, les algorithmes pour explorer ce modèle doivent, dans la mesure du possible, être exacts dans la réponse apportée et exhaustifs lorsqu'il en existe plusieurs pour une interprétation plus précise des résultats. Plus récemment, l'équipe s'est intéressée à l'exploration de l'interface entre les algorithmes exacts d'une part et les algorithmes probabilistes ou statistiques d'autre part, tels qu'utilisés dans les approches d'apprentissage automatique. Plus particulièrement, l'équipe s'intéresse à l'étude d'un domaine de recherche appelé « apprentissage automatique interpretable » qui s'est développé plus récemment et à ses relations potentielles avec des approches combinatoires exactes.
En plus d'être au cœur d'une équipe européenne, Baobab possède un certain nombre d'autres collaborations au niveau international.
L’équipe Baobab est également fortement impliquée dans l'enseignement à l'Université de Lyon et à l'Insa-Lyon, ainsi que dans d'autres institutions de recherche en Europe, directement ou à travers les membres d'Erable qui ne sont pas en France.
Pour plus d'informations, vous pouvez également visiter le site de l'équipe Inria Erable ici : http://team.inria.fr/erable/fr/.
Publications
Affichage des publications 241 à 270 sur 298 au total
All Maximal Pairs in Step-Leap Representation of Melodic Sequences
Information Sciences . 177 ( 9 ) : 1954-1962
Article dans une revue
voir la publicationSymBioCyc: Metabolic data on endosymbiotic, parasitic and free bacteria
Integrative Post-Genomics - IPG'07 . : 1-1
Acte de congrès
voir la publicationMycotoxin fumonisin B-1 selectively down-regulates the basal IL-8 expression in pig intestine: in vivo and in vitro studies
Food and Chemical Toxicology . 44 ( 10 ) : 1768-1773
Article dans une revue
voir la publicationUncovering structure in biological networks
incollection . -- : 471-483
Article dans une revue
voir la publicationMotif search in graphs: application to metabolic networks.
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics . 3 - n°4 : 360-368
Article dans une revue
voir la publicationLongest Repeats with a Block of k Don't Cares
Theoretical Computer Science . 362 ( 1-3 ) : 248-254
Article dans une revue
voir la publicationRISOTTO: Fast extraction of motifs with mismatches
Latin American Symposium on Theoretical Informatics . 3887 : 757-768
DOI: 10.1007/11682462_69
Acte de congrès
voir la publicationThe Gapped-Factor Tree
Prague Stringology Conference 2006 . : 182--196
Acte de congrès
voir la publicationAn efficient algorithm for the identification of structured motifs in DNA promoter sequences
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics . 3 : 126-140
Article dans une revue
voir la publicationMetabolic network visualization using constraint planar graph drawing Algorithm
Metabolic network visualization using constraint planar graph drawing Algorithm . : 489 - 496
Acte de congrès
voir la publicationMetabolic network visualization using constraint planar graph drawing algorithm
incollection . -- : 489-496
Article dans une revue
voir la publicationUn Algorithme Contraint de Dessin de Graphe Planaire pour la Visualisation de Réseaux Métaboliques
Un Algorithme Contraint de Dessin de Graphe Planaire pour la Visualisation de Réseaux Métaboliques . : électronique
Acte de congrès
voir la publicationLossless Filter for Finding Long Multiple Approximate Repetitions Using a New Data Structure, the Bi-factor Array
String Processing and Information Retrieval, 12th International Conference, SPIRE 2005 . 3772 : 179-190
DOI: 10.1007/11575832
Acte de congrès
voir la publicationA Comparative Study of Bases for Motif Inference
String Algorithmics . : 195-225
Acte de congrès
voir la publicationA Pattern Extraction Algorithm for Abstract Melodic Representations that Allow Partial Overlapping of Intervallic Categories
Proceedings of the 6th International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR 2005) . : 167-174
Acte de congrès
voir la publicationA Multiple Graph Layers Model with Application to RNA Secondary Structures Comparison
String Processing and Information Retrieval 2005 (SPIRE 2005) . 3772 : 348--359
DOI: 10.1007/11575832_39
Acte de congrès
voir la publicationReaction motifs in metabolic networks
International Workshop on Algorithms in Bioinformatics (WABI) . 3692 : 178-191
DOI: 10.1007/11557067_15
Acte de congrès
voir la publicationPerfect sorting by reversals
International Computing and Combinatorics Conference . 3595 : 42-51
DOI: 10.1007/11533719_7
Acte de congrès
voir la publicationA new distance for high level RNA secondary structure comparison
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics . 2 : 3--14
Article dans une revue
voir la publicationBases of motifs for generating repeated patterns with wild cards
IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics . 2 : 40-50
DOI: 10.1109/TCBB.2005.5
Article dans une revue
voir la publicationA first approach to finding common motifs with gaps,
International Journal of Foundations of Computer Science . 16 ( 6 ) : 1145--1155
Article dans une revue
voir la publicationEfficient Extraction of Structured Motifs Using Box-links
International Symposium on String Processing and Information Retrieval : SPIRE . 3246 : 267-268
Acte de congrès
voir la publicationA first approach to finding common motifs with Gaps
Prague Stringology Conference 2004 . : 88-97
Acte de congrès
voir la publicationA parallel algorithm for the extraction of structured motifs
ACM Symposium on Applied Computing . -- : 147-153
Acte de congrès
voir la publicationMotifs in Sequences: Localization and Extraction
Compact Handbook of Computational Biology . : 47-97
Chapitre d'ouvrage
voir la publication