Acquisition, analyse et modélisation des données

• Technologies d’analyse des processus (PAT) : les technologies PAT sont utilisées pour suivre et contrôler les processus de fabrication en temps réel, ce qui permet d’améliorer la qualité et l’efficacité des processus. Elles peuvent inclure des techniques d’analyse spectroscopique, des capteurs en ligne et des systèmes de contrôle automatisés.
• Exploration de données avec des algorithmes sur mesure : l’exploration de données implique l’utilisation d’algorithmes pour découvrir des modèles et des relations dans de grands ensembles de données. Les algorithmes sur mesure peuvent être développés pour répondre à des questions spécifiques ou pour gérer des types de données spécifiques.
• Développement de tests et analyses (bio)analytiques ; préparation d’échantillons complexes ; stratégies de dérivatisation : cette activité implique le développement de nouvelles méthodes pour tester et analyser des échantillons, y compris des échantillons biologiques complexes. Cela peut inclure la préparation d’échantillons, l’analyse de données et la dérivatisation, qui est le procédé de modification chimique d’une substance pour améliorer ses propriétés analytiques.
• Bioinformatique : la bioinformatique est l’application de l’informatique à la biologie, et est souvent utilisée pour analyser de grands ensembles de données biologiques. Cela peut inclure l’analyse de séquences génomiques, la modélisation de structures protéiques et l’analyse de données d’expression génique.

Ces activités sont toutes centrées sur l’utilisation de données pour comprendre et améliorer les procédés biologiques et biotechnologiques. Elles nécessitent une combinaison de compétences en biologie, en chimie, en informatique et en statistique. Toutes les activités mentionnées sont menées dans le groupe de recherche BioSusChem par les professeurs ci-dessous :