Découverte d’algorithmes et d’outils de développement rapide pour la prochaine génération des données de séquençage
Les nouvelles technologies de séquençage du génome génèrent des quantités de données sans précédent. Mais une analyse informatique plus claire et plus efficace est nécessaire pour donner un sens à ces données. La grande échelle des données génomiques rend de nombreuses méthodes d’analyse traditionnelles peu pratiques. Les limitations inhérentes nous empêchent également de comprendre facilement les régions répétitives du génome humain où se cachent de nombreux gènes d’importance clinique.
Ibrahim Numanagić, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en bioinformatique et science des données, étudie de nouvelles méthodes algorithmiques et de science des données. Il souhaite soulager les problèmes d’échelle et d’ambiguïté inhérents au séquençage des données, de manière rapide et économique. Son équipe de recherche et lui-même développeront également un cadre complet, spécifique à un domaine, pour développer des outils de calcul de haute performance capables de produire un logiciel d’analyse génomique rapide et évolutif pour différentes architectures informatiques.
En bout de ligne, l’objectif de M. Numanagić est de faciliter l’accès aux gènes qui contiennent des informations cliniques importantes, permettant ainsi des diagnostics cliniques plus faciles et moins coûteux. Avec son équipe, il prévoit que le cadre spécifique à la construction de logiciels de bioinformatique puisse stimuler les projets de santé et de génomique à petite et à grande échelle, et permette a également aux chercheurs d’explorer les données de séquençage et de développer des outils évolutifs d’analyse de données rapidement et facilement afin d’économiser temps et de argent.