Equipe Baobab

Membres

baobab team

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 271 à 298 sur 298 au total

Novel tree edit operations for RNA secondary structure comparison

Julien Allali, Marie-France Sagot

Workshop on Algorithms in Bioinformatics 2004 . 3240 : 412--425

DOI: 10.1007/978-3-540-30219-3_35

Acte de congrès

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Sorting by reversals in subquadratic time

Eric Tannier, Marie-France Sagot

Rapport

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Longest repeated motif with a block of don't cares

Maxime Crochemore, Costas S. Iliopoulos, Manal Mohamed, Marie-France Sagot

6th Latin American Theoretical Informatics (LATIN'04) . 2976 : 271-278

DOI: 10.1007/978-3-540-24698-5_31

Acte de congrès

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A basis of tiling motifs for generating repeated patterns and its complexity for higher quorum

Nadia Pisanti, Maxime Crochemore, Roberto Grossi, Marie-France Sagot

International Symposium on Mathematical Foundations of Computer Science 2003 . 2747 : 622-632

DOI: 10.1007/978-3-540-45138-9_56

Acte de congrès

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Orphan gene finding - An exon assembly approach

Philippe Blayo, Pierre Rouzé, Marie-France Sagot

Theoretical Computer Science . 290 ( 1 ) : 1407-1431

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Pattern inference under many guises

M.-F. Sagot, Y. Wakabayashi

incollection . -- : 245-288

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Further thoughts on the syntenic distance between genomes

N. Pisanti, M.-F. Sagot

Algorithmica . 34 : 157-180

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Gene finding in eukaryotes

C. Mathé, Thomas Schiex, Pierre Rouzé, Philippe Blayo, Marie-France Sagot

Cloning and expression technologies . : 27-43

Chapitre d'ouvrage

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A Basis for Repeated Motifs in Pattern Discovery and Text Mining

Nadia Pisanti, Maxime Crochemore, Roberto Grossi, Marie-France Sagot

Rapport

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Gene finding in eukaryotes

C. Mathé, Thomas Schiex, P. Rouzé, P. Blayo, M.-F. Sagot

incollection . -- : 27-43

Article dans une revue

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Current methods of gene prediction their strengths and weaknesses

C. Mathé, M.-F. Sagot, Thomas Schiex, P. Rouzé

Nucleic Acids Research . 30 : 4103-4117

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Occurrence probability of structured motifs in random sequences

S. Robin, J.J. Daudin, H. Richard, M.-F. Sagot, S. Schbath

Journal of Computational Biology . 9 ( 6 ) : 761-773

DOI: 10.1089/10665270260518254

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Algorithms for extracting structured motifs using a suffix tree with application to promoter and regulatory site consensus identification

Laurent Marsan, Marie-France Sagot

Journal of Computational Biology . 7 ( 1 ) : 345-360

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Some approximation results for the maximum agreement forest problem

E. M. Rodrigues, Marie-France Sagot, Y. Wakabayashi

Approximation, Randomization and Combinatorial Optimization: Algorithms and Techniques (APPROX RANDOM 2001) . 2129 : 159-169

Acte de congrès

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Infering regulatory elements from a whole genome. An application to the analysis of genome of $\itemize{Helicobacter Pylori}$ $\sigma_{80}$ family of promoter signals

A. Vanet, Laurent Marsan, A. Labigne, Marie-France Sagot

Journal of Molecular Biology . 297 ( 1 ) : 335-353

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Inferring regulatory elements from a whole genome. An application to the analysis of the genome of Helicobacter pylori sigma 80 family of promoter signals

A. Vanet, L. Marsan, A. Labigne, M.-F. Sagot

Journal of Molecular Biology . 297 : 335-353

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Algorithms for extracting structured motifs using a suffix tree with application to promoter and regulatory site consensus identification

L. Marsan, M.-F. Sagot

Journal of Computational Biology . 7 : 345-360

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Promoter sequences and algorithmical methods for identifying them

A. Vanet, L. Marsan, M.-F. Sagot

Research in Microbiology . 150 : 779-799

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Identifying satellites and periodic repetitions in biological sequences

M.-F. Sagot, E.W. Myers

Journal of Computational Biology . 5 : 539-554

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Spelling Approximate Repeated or Common Motifs Using a Suffix Tree

M.-F. Sagot

incollection . 1380 : 374-390

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Flexible Identification of Structural Objects in Nucleic Acid Sequences: Palindromes Mirror Repeats Pseudoknots and Triple Helices

M.-F. Sagot, Alain Viari

Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM) . 1264 : 224-246

DOI: 10.1007/3-540-63220-4_62

Acte de congrès

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Multiple sequence comparison - A peptide matching approach

Marie-France Sagot, Alain Viari, H Soldano

Theoretical Computer Science . 180 ( 1-2 ) : 115--137

DOI: 10.1016/S0304-3975(96)00137-5

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A Double Combinatorial Approach to Discovering Patterns in Biological Sequences

M.-F. Sagot, Alain Viari

incollection . 1075 : 186-208

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Searching for repeated words in a text allowing for mismatches and gaps

M-F. Sagot, V. Escalier, Alain Viari, H. Soldano

incollection . -- : 87-100

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Finding flexible patterns in a text - An application to 3D matching

M-F. Sagot, Alain Viari, J. Pothier, H. Soldano

Computer Applications in the Biosciences . 11 : 59-70

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Multiple Sequence Comparison:A Peptide Matching Approach

M-F. Sagot, Alain Viari, H. Soldano

incollection . 937 : 366-385

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