Métaprogramme DIGIT-BIO. Crédit photo : @REZOOmarketing

Actualités

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événement Du 17 sept. 2026 au 18 sept. 2026 Montpellier

Matinées scientifiques « Biologie numérique » ouvertes à toute la communauté - 17 et 18 septembre à Montpellier

À l’occasion de son 3ᵉ séminaire, qui se tiendra les 17 et 18 septembre 2026 à Montpellier, le Métaprogramme DIGIT-BIO d’INRAE vous invite à participer à deux matinées scientifiques consacrées à la Biologie numérique pour explorer, comprendre et prédire le vivant.
@Olivier FILANGI
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29 juin 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Contextualisation des données métabolomiques végétales par Graphes de connaissances enrichis via le Big Data, l'IA et l'ingénierie du Web Sémantique

Le projet SEED étend le Metabolomic Semantic Data Lake, une e-infrastructure combinant Web sémantique et technologies Big Data pour traiter à grande échelle la littérature scientifique en métabolomique. Initialement développée autour des liens entre métabolisme et santé humaine, cette infrastructure est désormais adaptée au domaine du métabolisme végétal. SEED y apporte une exploitation plus fine de l'intelligence artificielle pour annoter automatiquement les publications à partir d'ontologies. Le projet élargit également les sources de littérature intégrées et s'appuie sur quatre cas d'étude pour valider et illustrer les associations découvertes entre métabolites, biomarqueurs et plantes.
bandeau IA en sciences du vivant : focus sur des domaines d'applications © REZOOmarketing
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26 mai 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Replay Séance 4 : L'IA pour la structure de protéines

Notre séance du 3 avril était consacrée à l’IA pour la structure de protéines et les interactions protéine-protéine. Deux intervenants ont partagé leurs travaux : Frédéric Cazals, directeur de recherche à Inria Sophia Antipolis (équipe ABS), et Marie-Hélène Mucchielli Giorgi, professeure de bioinformatique à l’Université d’Évry Val d’Essonne (IPS2). Vous n'avez pas pu assister à cette séance ? Le replay est disponible.
Photo d'un puceron © wirestock, Freepik
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05 juin 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Phénotypage digital ouvert pour accélérer la création de variétés résistantes aux pucerons

La pression exercée par les insectes ravageurs comme les pucerons et l’incidence des maladies virales qu’ils transmettent est en constante augmentation. Le changement climatique, la réduction des insecticides et l’apparition de résistances aux insecticides encore autorisés favorisent fortement leur cycle de vie et leur dynamique populationnelle. Face à la nécessité de réduire l’utilisation des insecticides, de nouvelles approches agro-écologiques ont émergé ces dernières décennies, utilisant la diversité génétique des plantes cultivées pour modifier à notre avantage le comportement ou les performances des pucerons. Ces approches nécessitent une caractérisation précise de la diversité génétique végétale et il n'existe actuellement aucun système de phénotypage ouvert, performant, standardisé et abordable pour des applications futures. Afin de lever ce verrou, le consortium Gratitude propose de développer un système digital de phénotypage « plante-puceron » capable de caractériser le développement et le comportement de ces insectes ravageurs.
Illustration thèse confinancée
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09 juillet 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Intégration de données multi-omiques appariées à grande échelle

Thèse de Julien Kossi Kowou (2025 - 2028, UMR GABI). Ce projet de thèse se propose de développer des méthodes d’analyse statistique pour explorer la diversité génétique inter-espèces.
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03 février 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Rôle de la mécanoperception de signaux abiotiques dans la régulation des interactions plante/micro-organismes en relation avec la réponse immunitaire végétale

Thèse d'Adèle Coppel (2025 - 2028, LIPME). Ce projet de thèse vise à mieux comprendre, par des approches de modélisation, le rôle du vent dans la modulation de la réponse immunitaire des plantes, et à identifier les acteurs moléculaires impliqués dans les variations de résistance liées aux phénomènes d’acclimatation et de sensibilisation.
bandeau IA en sciences du vivant : focus sur des domaines d'applications © REZOOmarketing
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05 février 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Replay Séance 3 : l'IA pour la représentation par graphes de connaissances

Cette troisième séance sur l'IA pour la représentation par graphes de connaissances a accueilli 2 intervenants : Jean Charlet (Chargé de mission Recherche AP-HP - LIMICS) et Clément Frainay (Chargé de recherche INRAE, UMR ToxAlim). Le replay est disponible.
Photo de chenille du maïs © INRAE, Buisson Christophe
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15 novembre 2024

Rédaction : Domergue Marjorie

Modéliser les mécanismes neuronaux de la perception de la gravité chez la chenille de la pyrale du maïs

La perception de la gravité par les chenilles reste encore inconnue. Pourtant, grâce à une adaptation évolutive, les chenilles de la pyrale du maïs sont capables d’utiliser cette information pour se déplacer vers le bas de l’épi, et ainsi éviter leur élimination lors de la récolte. L'objectif principal de cette étude est de comprendre comment les chenilles utilisent l'information de la gravité pour orienter leur déplacement.
Illustration thèse confinancée
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09 juillet 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Estimation de la dynamique du développement architectural du blé à partir de données de phénotypage à haut débit en champ à l'aide d'une approche hybride combinant IA et modèle plante en 3D

Thèse d'Aurélien Besnier (2025 - 2028 , UMR EMMAH). Cette thèse vise à estimer les traits de développement architectural du blé à l’échelle des organes grâce au Phenomobile V2, un rover de phénotypage à haut débit. Elle s’appuie sur une approche innovante combinant intelligence artificielle et modélisation 3D dynamique pour analyser la structure du blé en conditions de terrain.
OBAMA © Pexels Sarai Zuno
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26 juin 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

L’intelligence artificielle au service de la sélection génétique des animaux d’élevage

La sélection génétique animale a connu une véritable révolution depuis quelques années, grâce à l’avènement de la génomique, qui a permis sélectionner plus facilement certains phénotypes essentiels aux programmes de sélection. Cependant, relier des variations génétiques détectées à des caractères phénotypiques d’intérêt reste toujours compliqué. Le projet interdisciplinaire OBAMA propose de combiner l’IA et la génomique pour mieux comprendre l’influence des facteurs génétiques sur les phénotypes chez le porc.
Fermentwin © Freepik
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15 novembre 2024

Rédaction : Com

Jumeaux numériques pour prédire l’évolution du microbiote alimentaire lors de la fermentation végétale

La maîtrise de la production en fermentation continue représente un enjeu majeur pour l’industrie des boissons à base de jus végétal fermenté. En proposant la mise au point d’un jumeau numérique capable de prédire et contrôler en continu le processus de fermentation végétale, le projet FermenTwin ouvre des perspectives prometteuses pour les technologies alimentaires.
Illustration IA en science du vivant 2
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12 juillet 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

Replay séance 5 : L'apprentissage profond par renforcement pour soutenir la prise de décision face aux enjeux environnementaux et sociétaux

Lors de cette séance, Meritxell Vinyals, jeune chercheuse à MIA-T, nous explique comment elle utilise l’apprentissage profond par renforcement pour répondre aux enjeux environnementaux et sociétaux.
bandeau in silicow 2.JPG
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15 novembre 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

Le simulateur inSilicow : un atelier laitier virtuel pour piloter un élevage réel

En appliquant le concept de jumeau numérique à l'échelle de l'atelier laitier d'une ferme, le projet inSilicow propose de développer un outil de simulation multi-échelle pour l’aide à la décision concernant les pratiques d'élevage des vaches laitières. Démarrant en 2024 pour une durée de 4 ans, le projet inSilicow est un projet phare du métaprogramme DIGIT-BIO.
HepatO'Twin © Julos, Freepik
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18 juin 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

HepatO’twin : un jumeau numérique pour explorer les effets des contaminants alimentaires sur le métabolisme hépatique

HepatO'Twin a pour objectif d'utiliser le concept de jumeau numérique pour explorer les effets des contaminants alimentaires sur le métabolisme hépatique. Un futur levier pour mieux appréhender le risque de développer des maladies métaboliques en fonction du régime alimentaire et de l’exposition à ces contaminants.
Bandeau jumeaux numérique DIGIT-BIO @REZOOmarketing
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25 novembre 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

Overview des projets soutenus par DIGIT-BIO

Depuis son lancement en mars 2021, DIGIT-BIO a financé 10 consortia interdisciplinaires, 17 projets exploratoires et 2 projets emblématiques dans le domaine de la biologie numérique, impliquant plus e 340 chercheurs. Retrouvez l'Overview des actions soutenues par le métaprogramme.
bandeau general DIGIT-BIO V4.jpg
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04 février 2025

Rédaction : Marjorie Domergue

Séminaire DIGIT-BIO 2024 : voir le replay

Plus de 130 participants en présentiel et distanciel ont suivi le second séminaire du métaprogramme DIGIT-BIO, les 12 et 13 décembre à l'Hôtel Valpré. Vous n'avez pas pu assister à l'évènement ? Les replay des différentes séquences et les présentations sont disponibles (accès Intranet Inrae)
Illustration IA en science du vivant 2
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12 juillet 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

Replay séance 6 : Intégration de données omiques par NMF pour étudier les altérations de la peau

Pour cette 6ème séance, Aurélie Mercadié, Doctorante CIFRE à l'Unité MIA-T et Pierre Fabre Dermocosmétique nous a présenté ses recherches sur l'Intégration de données omiques par Factorisation Matricielle Non-négative pour étudier les altérations de la peau.
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09 juillet 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Apprentissage automatique et épigénotypage haut-débit : un nouveau levier pour améliorer la prédiction des phénotypes chez le bovin

Thèse d'Alexandre Asset (BREED /MIA-PS, 2024 - 2026). Dans la continuité du parcours EPINUM, cette thèse propose d’utiliser des approches d’IA pour améliorer la prédiction phénotypique à partir de données épigénétiques.
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09 juillet 2026

Rédaction : Marjorie Domergue

Modélisation spatio-temporelle des voies de signalisation : impact de la compartimentation endosomale et application aux récepteurs aux gonadotrophines

Thèse de Chloé Weckel (PRC, 2024-2026). Dans la continuité du projet exploratoire IMAGO financé par DIGIT-BIO, cette thèse vise à développer de nouveaux formalismes pour décrire les dynamiques spatio-temporelles de la signalisation cellulaire.
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10 juillet 2026

Rédaction : Com

Un réseau interdisciplinaire pour la génomique 3D

Dans le noyau d'une cellule animale ou végétale, la conformation tridimensionnelle du génome a un impact majeur sur son fonctionnement. Mieux comprendre les liens entre la structure 3D du génome et son fonctionnement représente un défi méthodologique majeur qui nécessite un dialogue entre différentes disciplines.
Illustration IA en science du vivant 2
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05 mars 2024

Rédaction : Marjorie Domergue

Replay séance 4 (Maxime Delmas) : Modèles de Langage pour l'Extraction d'Informations

Lors de cette 4ème séance du 5 mars, Maxime Delmas (en post doc à l'IDIAP) nous a présenté les Modèles de Langage pour l'Extraction d'Informations, avec une comparaison entre extraction et génération de données synthétiques.
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