Bioinformatique, biomathématiques, biostatistiques (Bims)

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Chef du laboratoire: Slimane Ben Miled, Professeur, Mathématiques appliquées
E-mail: slimane.benmiled@pasteur.tn, Tél :+216 71 783 022 (poste 467)

Positionnement scientifique et problématique de recherche-développement : Du gène à la population en passant par la cellule et l'individu et son environnement, la modélisation permet de formaliser un ensemble d'interactions intégratives aidant par la suite à appréhender les mécanismes à l'origine des phénomènes biologiques observés. C'est autour de ce souci d'intégration de l'ensemble des niveaux d'organisation du vivant que s'articulent les principaux axes de recherche de cette proposition de laboratoire. Le programme de recherche proposé est composé de 3 projets allant de l'échelle moléculaire (génome, transcrits, protéines et métabolites), à l'échelle cellulaire, à l'échelle de l'individu (organisme macroscopiques et microscopiques) et pour finir des populations (pharmacocinétique, pharmacodynamie, épidémiologie et écologie).

Composition du laboratoire :

Prénom, Nom

Position/Fonction
Ben Miled Slimane Professeur /Chef de laboratoire
Semmar Nabil Professeur
Benkahla Alia Biologiste
Sassi Atfa Biologiste
Abdeljaoued Ines Maître assistante
Ghedira Kais Biologiste adjoint
Kebir Amira Maître assistante
Louati Dorra Maître Assistant
Souiai Oussema Maître assistant
Harrabi Myriam Assistante
Kechaou Amine Médecin de la santé publique
Kechaou-Cherif Sonia Médecin de la santé publique
Ben Aribi Walid Post-Doc
Bechir Neffeti Post-Doc
Chaouch Melek Post-Doc
Hannachi Mariem Post-Doc
Benali Ilhem Administrateur
Dhafer Ferchichi Technicien
Ghanmi Nidhal Technicien
Bouhali Amira Etudiante en thèse
Chenaoui Cyrine Etudiante en thèse
Hkimi Chaima Etudiante en thèse
Kammoun Selim Etudiant en Thèse
Ounissi Zaineb Etudiante en thèse
Zouaoui Sana Etudiante en thèse

 

PROJET 1

Titre du projet : Bioinformatique en santé publique

Résumé et objectifs : Une énorme quantité de données complexes ont été générée sur les organismes, leurs génomes, leurs biomolécules, leurs microbes, leurs interactions et leur évolution. Cette situation particulière a créé un besoin croissant en approches computationnelles pour la manipulation, le stockage, la visualisation, l'organisation, la comparaison et la diffusion de connaissances relatives à ces données. La bio-informatique se situe à l'interface des sciences de l'ingénieur (l'informatique et les mathématiques) et des sciences de la vie (biochimie, biologie, microbiologie). Elle joue un rôle central dans la recherche biomédicale et dans le développement d'approches visant à améliorer la santé humaine tant pour les maladies transmissibles que non transmissibles. Cette évolution a donné un nouvel élan à l'engouement autour de la bio-informatique et le nombre de maladies traitées par-là l'intégration des données citées ci-dessus est en explosion. Le séquençage et l'interprétation des génomes pour des études visant à améliorer la prise en charge des patients sont de plus en plus courants. L'Afrique du Nord en général et la Tunisie en particulier, abrite un patrimoine génétique, un microbiote, ainsi qu'une flore, et une faune qui sont malheureusement encore mal connus, du moins pas de manière systématique. Dans le cadre du contrat programme pour la période 2020-2023, l'équipe de bio-informatique a présenté 3 sous-projets. Le premier est intitulé « La biologie intégrative appliquée aux maladies infectieuses » et focalise sur l'étude des maladies infectieuses via l'intégration des données multi-omiques de l'hôte, du pathogène et leurs interactions. Le deuxième est intitulé "Analyses bio-informatiques d'écosystèmes microbiologiques". Le troisième est intitulé « Médecine Personnalisée » et a été développé pour déblayer les différentes approches de Médecine Personnalisée et chercher les données nécessaires pour permettre de faire de la médecine de précision en Tunisie.

PROJET 2

Titre du projet : Modélisation et analyse mathématique et informatique des interactions Individu-Population.

Résumé et objectifs : Les systèmes complexes sont des systèmes présentant un grand nombre d'entités en interaction. Ils recouvrent aussi bien les systèmes naturels de la cellule jusqu'à l'écosphère, que les systèmes artificiels sophistiqués dont l'homme s'entoure. Ces systèmes résultent souvent de processus d'évolution et d'adaptation. Ils présentent de plus des propriétés émergentes : le niveau microscopique sous -jasent fait émerger des formes organisées au niveau macroscopique, qui à son tour influence le niveau microscopique. Les interactions locales et globales peuvent ainsi se conjuguer dans la description de leurs dynamiques. La compréhension des systèmes complexes passe par leurs modélisations. Leurs modèles sont doublement contraints par les règles habituelles de la science : ils doivent fournir une reconstruction des données observées tout en étant aussi parcimonieux que possible. La science des systèmes complexes peut donc faire intervenir différents types de modélisation, comme par exemple, les systèmes multi-agent, les systèmes dynamiques, les équations aux dérivées ordinaires et partielles des mathématiques, les systèmes discrets et les automates cellulaires de l'informatique, etc. Notre but est de proposer un cadre mathématique et informatique pour la conception et la simulation de systèmes complexes issus de l'écologie et de l'épidémiologie en utilisant une approche multi-échelle: au moins deux modèles, l'un au niveau microscopique (individuel) et l'autre macroscopique (population) définis à des échelles d'espace et de temps différents. Dans ce cadre nous nous intéressons la modélisation du COVID-19, la modélisation des vecteurs dans la transmission de maladies vectoriels. Dernièrement, nous nous investissons dans la modélisation de la réponse immunitaire avec comme application la modélisation du cancer.

PROJET 3

Titre du projet : Biostatistique & Métabolomique Computationnelle: analyses et modélisations statistiques des systèmes métaboliques.

Résumé et objectifs : Fondamentalement basé sur des analyses statistiques de données expérimentales, le projet "Biostatistiques & Métabolomique Computationnelle" a permis un apport important de connaissances en matière d'organisation structurale de métabolites secondaires et d'effets de leurs structures chimiques sur leurs d'activités pharmacologiques. Les processus de diversifications structurales et leurs effets sur les tendances pharmacologiques des métabolites secondaires publiés offrent aujourd'hui un espace d'exploitation potentielle de connaissances utiles pour le traitement de maladies, la fabrication de médicaments et la protection de la santé de l'homme et de l'environnement. Dans cette optique faisant une suite logique avec nos travaux de recherche publiés entre 2016 et 2019, le projet "Biostatistiques & Métabolomique Computationnelle" est planifié en 2020-2023 selon trois volets
1. Analyse des flavonoides et des saponines pharmacologiquement actifs dans la famille des Légumineuses (Fabaceae). Ce volet sera développé dans le cadre d'une future thèse doctorale. Les objectifs de la thèse consistent à faire sortir des relations entre les traits structuraux et les activités pharmacologiques évalués de ces métabolites. Dans ce cadre, les effets de plusieurs composantes structurales seront analysés incluant les formes de squelettes hydrocarbonés, les types, positions et degrés de présence de divers groupements chimiques. Les activités pharmacologiques ciblées dépendent de la famille de métabolites et des niveaux d'investissements permettant des disponibilités plus-ou-moins importantes des données bibliographiques
2. Optimisation de compositions de matrices nutritionnelles en vue d'obtenir des propriétés organoleptiques et thérapeutiques souhaitées. Ces travaux de recherches seront investis dans les domaines des huiles d'olives et du lait. Ils s'intègrent dans des coopérations avec diverses équipes de recherche intéressées par les analyses computationnelles de données métaboliques dans le cadre de des projet européens-méditerranéens. Des analyses statistiques seront effectuées pour formuler des mélanges doués de propriétés organoleptiques et/ou thérapeutiques désirées (selon les cas d'études).
3.
Analyses statistiques de données cliniques, vétérinaires et/ou biotiques en vue de mettre en évidence des profils métaboliques (ou protéiques, morphométriques) indicateurs d'états d'équilibres (évolutions de maladies, développement physiologiques, réponses adaptatives) aidant au bon suivi, à la protection anticipée et à la bonne gestion des systèmes biologiques étudiés.

Plateformes et Outils:

Plateformes installées par le groupe et mises à la disposition de la communauté scientifique:
1.       Galaxy
2.       OpenClinica
3.       RedMine
4.       RedCap (disponible à partir de Pasteur uniquement)
5.       WebProtégé
6.       Bika Lims

Chef du laboratoire : Pr Henda Triki,
Professeur Hospitalo-Universitaire, Microbiologie (Virologie)
henda.triki@pasteur.rns.tn
71 843 755 (poste 412)

 

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