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Axe 3 : Transfert et généralisation

Cet axe de recherche a pour objectifs le transfert et l’exploitation des résultats et des connaissances acquises vers d’autres niveaux d’échelle, organismes ou systèmes moins étudiés ou partiellement observés, ainsi que le développement d’approches comparatives plus robustes et valorisant mieux la portée générique des données.

En lien direct avec les recherches soutenues dans les axes 1 et 2, les objectifs sont les suivants :

  • Adapter les approches intégratives et prédictives à des situations d’information partielle et incomplète sur les mécanismes ou processus cibles, à la fois pour tester la généricité de leurs conclusions et pour en étendre les applications ;
  • Valider les prédictions construites dans des systèmes modèles en les confrontant à d'autres organismes;
  • Comparer et exploiter des systèmes biologiques différents en vue d’atteindre une plus grande généralisation ;
  • Développer les méthodes numériques nécessaires à l’extrapolation à l’organisme entier à partir d’observations faites in vitro (cellules/organes), un enjeu majeur dans le cadre d’une réduction des études in vivo en élevage et en toxicologie.

Les approches de modélisation et d’apprentissage évoquées dans les axes 1 et 2 sont mobilisables, mais avec des spécificités liées au transfert qui oblige à adapter et évaluer la fiabilité des prédictions.

Dans ce dossier

En savoir plus
En génétique des plantes et des animaux, les programmes de sélection visent à identifier des individus dont les performances (rendement, résistance aux maladies ou à un stress environnemental) répondent à des critères préalablement définis. Cette sélection peut nécessiter l’acquisition de données, au champ ou en élevage, qui peut être coûteuse ou longue à réaliser. Le projet DeepPhenomic propose une alternative à cette technique.

Date de modification : 06 octobre 2023 | Date de création : 22 mars 2022 | Rédaction : Com