Biologie computationnelle
Le groupe Biologie Computationnelle aborde les problématiques biologiques en utilisant des méthodes computationnelles, mathématiques et biophysiques. Nous cherchons à comprendre comment les systèmes cellulaires et moléculaires s’adaptent à leur environnement hôte et comment ils évoluent au cours du temps.
Notre groupe étudie l’adaptation des systèmes biologiques — organismes, tissus, cellules ou systèmes moléculaires — aux changements environnementaux et au cours du développement.
Ces systèmes, dynamiques, évoluent avec le temps (développement, vieillissement) et en réponse à des signaux externes.
Par exemple, les mitochondries, organites clés dans les cellules eucaryotes, mûrissent et modifient leur structure, leur contenu et leur métabolisme selon le type cellulaire ou les besoins énergétiques. Leur adaptation repose sur des signaux moléculaires, chimiques ou mécaniques. Quels mécanismes régulent ces changements ?
Chez les bactéries, plus simples, on observe aussi des adaptations métaboliques rapides. Leur étude en temps réel révèle les signaux évolutifs guidant leur adaptation à l’environnement ou à d’autres espèces (symbiose, prédation).
Un autre enjeu est la sélection des origines de réplication de l’ADN chez les eucaryotes, un processus complexe impliquant des machines protéiques et des repères structurels. Bien que non aléatoire, ce mécanisme varie selon la différenciation cellulaire ou les maladies. Quels sont ses fondements ?
Pour répondre à ces questions, nous combinons méthodes computationnelles, modélisation métabolique, biologie des réseaux, analyses évolutives et modélisation biophysique.
Publications
mitoXplorer 3.0, A Web Tool for Exploring Mitochondrial Dynamics in Single-cell RNA-seq Data
MechanoProDB: a web-based database for exploring the mechanical properties of proteins
The mitoXplorer 2.0 update: integrating and interpreting mitochondrial expression dynamics within a cellular context
mitoXplorer 3.0, A Web Tool for Exploring Mitochondrial Dynamics in Single-cell RNA-seq Data
MechanoProDB: a web-based database for exploring the mechanical properties of proteins
The mitoXplorer 2.0 update: integrating and interpreting mitochondrial expression dynamics within a cellular context
RNfuzzyApp: an R shiny RNA-seq data analysis app for visualisation, differential expression analysis, time-series clustering and enrichment analysis_edited
SLALOM, a flexible method for the identification and statistical analysis of overlapping continuous sequence elements in sequence- and time-series data
HH-MOTiF: de novo detection of short linear motifs in proteins by Hidden Markov Model comparisons
Tools for visualization and analysis of molecular networks, pathways, and -omics data.
PsicquicGraph, a BioJS component to visualize molecular interactions from PSICQUIC servers.
Actualités
13 projets de doctorat ouverts à l’IBDM dans le cadre du concours de l’École Doctorale Sciences de la Vie.
Plusieurs projets portés par nos équipes ont été sélectionnés pour un financement par l’ANR et la FRM, mettant en lumière leur travail et leur recherche innovante.
Félicitation à Robert Kelly, Frank Schnorrer, Cédric Maurange, Bianca Habermann et Delphine Delacour !
L’IBDM inspire les jeunes esprits : en impliquant les enfants des écoles primaires dans la lutte contre le cancer pédiatrique (“Contre le cancer, j’apporte ma pierre”) et en interagissant avec les lycéens grâce à des expériences immersives (DECLICS).
Rejoignez-nous le 29/06/2023 à 12:30 dans l’Amphi 12 pour une présentation passionnante deux des membres de notre équipe : Rikesh Jain et Theo Brunet !
Montre-moi ton rythme !
Phasik est un algorithme permettant d’extraire les phases des systèmes biologiques en regroupant des réseaux temporels partiels.
Les cellules musculaires s’auto-organisent en faisceaux de fibres in vitro, sans la présence de signaux externes !
Nous présentons ‘AnnoMiner’, un nouvel outil convivial basé sur le web pour annoter et intégrer les données épigénétiques et de liaison des facteurs de transcription.
L’équipe Habermann a adapté le concept des réseaux multicouches généralement utilisés pour intégrer différents types de données.
Ph.D. Student in Biology (M/F)
Missions :Myomedusa: How Did Muscles Evolve?As part of this project, we aim to trace the evolutionary history of our striated muscle. To answer this question,
13 projets de doctorat ouverts à l’IBDM dans le cadre du concours de l’École Doctorale Sciences de la Vie. Les étudiants souhaitant poursuivre un doctorat
2 ANR-funded PhD Positions | MYOMEDUSA: Structure, Development and Evolution of Medusa Myofibrils
The Schnorrer and Habermann teams in Marseille are welcoming applications for two ANR-funded PhD positions to decipher the structure, development and evolution of jellyfish muscles, in collaboration with the Cnidevo/Leclère team from the Oceanographic Observatory of Banyuls-sur-Mer.
Notre équipe à l’IBDM participe à un concours de maître de conférence pour un poste de professeur assistant permanent en bio-informatique à Aix-Marseille Université.

