Thématique n°1 : Méthodes pour la FAIRification des (méta) données Omics
- FAIRdata and metadata on Genomics, Metabolomics, Proteomics and/or Medical Imagin
- Discoverability of Data (schema.org and bioschemas.org)
- Resource description framework (RDF) and linking life science data
Thématique n°2 : Technologies Blockchain
- Défis de la montée en charge (« scability ») et de la sécurité
- Smart contracts
- Décentralisation des données
- Enjeux énergétiques et environnementaux
- Protection des données personnelles (compatibilité RGPD, ...)
- Fonctions de hashage.
Thématique n°3 : AI technologies (Machine learning, Deep learning, Transfert learning, …)
- Modélisation des systèmes biologiques (data mining, machine learning, …)
- Analyse structurale prédictive (ARN, protéines, …) par deep learning
- Classification et analyse de données génomiques (évolution moléculaire, …..)
- Anonymisation des données.
Thématique n°4 : Développement des outils informatiques pour l’analyse de données
- Environnement (Galaxy, Jupyter Notebooks/JupyterLab et CWL)
- Containers (docker, VCL, ...)