Programme13h15 -- 13h45 Accueil Café
Session I : 13h45 -- 15h00 : Gricad
14h00 -- 14h30 Evolution des services : Equipe système, Nicolas Gibelin Session II : 15h30 -- 17h30 : retours d'expériences des utilisateurs 15h30 : Diadem-Diamond : Plateforme numérique pour accélérer la recherche en science des matériaux. Léo Orveillon (SIMAP / GRICAD), Joao Paulo Almeida de Mendonca (SIMAP) Résumé : le PEPR Diadem a pour objectif de favoriser la découverte et le développement de matériaux innovant via l'intelligence artificielle au travers de différents projets ciblé (matériaux résistant à la corrosion, combustible nucléaire, batteries, ...). Dans le cadre de ce projet la plateforme numérique Diamond, hébergé en partie à Gricad, mets à disposition des codes scientifiques ainsi que des workflows les incorporants, afin de fournir aux scientifiques des environnements logiciels pré faits pour leurs besoins de simulations. Retour sur deux freerides menés sur Kraken : 16h00 : Accéder à l'archive Software Heritage avec FUSE (à 10000 en même temps), Martin Kirchgessner (Software Heritage / GRICAD) Résumé : swh-fuse est un système de fichiers virtuel qui permet de parcourir tout Software Heritage, la plus grande archive de code source publique. Cela permet notamment d'exécuter des analyseurs automatiques dans leur milieu naturel : un répertoire de sources. Mais pour analyser toute l'archive nous devons pouvoir exécuter au moins 10000 analyses en parallèle. Cette présentation montre comment contorsionner l'archive, Python et FUSE pour atteindre (et dépasser) ce chiffre, d'après un test à l'échelle 1/10è réalisé sur Kraken.
17h00 : "A PDAC single-cell atlas generation"
Lucie Lamothe (TIMC) Résumé : Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive and invasive tumoral lesion affecting the pancreas. Molecular analysis and classification based on gene expression landscapes is complicated by the intrinsic heterogeneity of PDAC tumors. Like all solid cancers, PDAC are consist of a ‘tumor mass’ (predominantly epithelial cells) which is surrounded by a microenvironment composed of stromal (fibroblasts, pericytes, endothelial) and immune cells, which provide support, nutrients and sometimes resistance or metastatic potential to neoplastic cells. Precise quantification of this tumor heterogeneity is of utmost importance, as these multiple components are key factors in explainingtumor progression and response to therapy. A promising approach to accurately quantify cell type heterogeneity in PDAC relies on the recent emergence of bulk deconvolution algorithms based on single-cell reference profiles and atlases [1]. One of the main limitations of these approaches is the accuracy of the single-cell based profiles, which can strongly impair the quantification and the biological interpretation of the inferred tumor composition [2]. To overcome these difficulties, we built an integrative set of PDAC cell-type specific gene markers, based on a dedicated pre-established gene markers curation and subsequent analysis of PDAC recent single-cell RNA-seq datasets. |
