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Replay Séance 2 : l'IA pour la prédiction génomique
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L’IA en Sciences du Vivant : focus sur des domaines d’applications
Replay Séance 2 : l'IA pour la prédiction génomique

Replay Séance 2 : l'IA pour la prédiction génomique

La seconde séance de notre série de webinaires "L'IA en Sciences du vivant : focus sur des domaines d’application » était consacrée à la prédiction génomique. Vous avez manqué le webinaire ? Le replay est en ligne.

Replay séance 2 : L’IA pour la prédiction génomique

 

Contribution of deep learning approaches to genomic prediction and selection objectives 

Par Fatima Shokor  (jeune docteure, UMR GABI) )

Fatima a présenté ses travaux de thèse sur l’amélioration de la prédiction génétique en élevage. Son exposé explore l’intégration de l’apprentissage profond et des approches statistiques afin de mieux modéliser les effets non linéaires et non additifs, notamment dans le cadre de la prédiction multicaractères et des croisements.

 
 

Evaluation of the Performance of Neural Network Cross-Species Predictions of Chromatin Regulation Annotations

Par Noémien Maillard (doctorant en 3ème année, UMR GenPhyse - labellisé par DIGIT-BIO)

Une meilleure compréhension des annotations fonctionnelles des espèces d’élevage est essentielle pour relier plus efficacement génome et phénotype. Bien que leurs génomes soient aujourd’hui séquencés, les données sur la régulation génique et l’état de la chromatine restent limitées. Pour pallier ce manque, ce travail explore l’utilisation de réseaux de neurones entraînés chez l'homme et chez la souris afin de prédire les annotations fonctionnelles de plusieurs espèces d'élevage d’intérêt.

Date de modification : 12 décembre 2025 | Date de création : 11 décembre 2025 | Rédaction : Marjorie Domergue