Français plus bas
SCAI, Sorbonne University
11/13/2023
The gut microbiota performs many important functions for its host and is now recognized as a crucial factor in the maintenance of health. Logically, the alteration of this microbiota can play a role in the appearance, chronicity and severity of many intestinal and extra-intestinal diseases. Currently, the composition and functions of the intestinal microbiota are determined by next-generation sequencing technologies. This represents a massive amount of data, as a single human microbiota contains 25 times more genes than the human genome. The microorganisms of the intestine are very diverse and very sensitive to environmental changes. The microbiota can therefore be used as a medical tool for diagnosis, prognosis, and even prediction of response to treatment. However, the specific structure of the intestinal microbiota (in particular sparse and compositional) has been little taken into account until now and despite recent advances in this field, many questions remain open, both concerning aspects related to modeling and algorithmic solutions.
In this workshop, we bring together researchers from different communities: machine learning, statistical learning, bio-statistics, gut microbiota specialists, practitioners, etc. in order to provide an illustration of the variety of work on the microbiota or that can be applied to the analysis of the latter.
Slots will be devoted to the presentation of recent work and results after selection by the scientific committee of the workshop.
To submit a contribution, please complete the form below.
Submission form
Opening of the call: 15/03/2023
Closing of the call: 31/07/2023
Guest speakers
Magali Berland, research engineer, MetaGenoPolis.
Title: Machine Learning for the Human Microbiome: State of the Art, Best Practices and Contemporary Challenges
Harry Sokol, professor (PU-PH), Sorbonne University, AP-HP.
Title: What is the intestinal microbiota and what is its interest in medicine?
Stéphane Robin, professor, Sorbonne University, LPSM.
Title: The log-normal Poisson model as a joint species distribution model
Karine Clement PU-PH, Sorbonne University, AP-HP.:
Title: Potential interest for the clinician of microbiota data analyzed by AI in terms of stratification and prediction of therapeutic responses.
Nataliya Sokolovska, Full Professor in Computer Science, Laboratory of Computational and Quantitative Biology (LCQB), Sorbonne University
Title: Interpretable models in machine learning and their application in medicine
9.15 a.m. - 9.30 a.m.: welcome of participants
9:30 a.m. - 10:15 a.m.: Harry Sokol
10.15 a.m. - 11 a.m.: Stéphane Robin
11am-11.30am: coffee break
11:30 a.m.: 12:15 p.m.: Karine Clément
--------------------------------------------------
2 p.m. - 3 p.m.: contributions (3*20 minutes)
3 p.m. - 3:45 p.m.: Magali Berland
3:45 p.m. - 4:15 p.m.: coffee break
4:15 p.m. - 5 p.m.: Nataliya Sokolovska
This event is free but registration is required : Registration form
SCAI, Sorbonne Université
13/11/2023
Le microbiote intestinal remplit de nombreuses fonctions importantes pour son hôte et est désormais reconnu comme un facteur crucial dans le maintien de la santé. Logiquement, L’altération de ce microbiote peut jouer un rôle dans l'apparition, la chronicité et la sévérité de nombreuses maladies intestinales et extra-intestinales. Actuellement, la composition et les fonctions du microbiote intestinal sont déterminées par les technologies de séquençage de nouvelle génération. Cela représente une quantité massive de données, car un seul microbiote humain contient 25 fois plus de gènes que le génome humain. Les micro-organismes de l'intestin sont très diversifiés et très sensibles aux changements environnementaux. Le microbiote peut donc être utilisé comme un outil médical pour le diagnostic, le pronostic, et même la prédiction de la réponse à un traitement. Cependant, la structure spécifique du microbiote intestinal (notamment éparse et compositionnelle) a été peu prise en compte jusqu'à présent et malgré de récentes avancées dans ce domaine de nombreuses questions restent ouvertes, tant concernant les aspects liés à la modélisation que les solutions algorithmiques.
Dans ce workshop, nous réunissons des chercheu.r.se.s issu.e.s de différentes communautés : machine learning, apprentissage statistique, bio-statistiques, spécialistes du microbiote intestinal, praticien.ne.s, etc. dans le but de proposer une illustration de la variété des travaux portant sur le microbiote ou pouvant être appliqués à l’analyse de ce dernier.
Des créneaux seront consacrés à la présentation de travaux et résultats récents après sélection par le comité scientifique du workshop.
Pour proposer une contribution, merci de remplir le formulaire ci-dessous.
Formulaire de soumission de contributions
Ouverture de l’appel : 15/03/2023
Clôture de l’appel : 31/07/2023
Orateur.ice.s invité.e.s
Magali Berland, ingénieure de recherche, MetaGenoPolis.
Titre : Machine Learning pour le microbiome humain: état de l’art, bonnes pratiques et défis contemporains
Harry Sokol, professeur (PU-PH),Sorbonne Université, AP-HP.
Titre : Qu’est ce que le Microbiote intestinal et quel est son intérêt en médecine?
Stéphane Robin, professeur, Sorbonne Université, LPSM.
Titre : Le modèle Poisson log-normal comme modèle joint de distribution d'espèces
Karine Clement PU-PH, Sorbonne Université, AP-HP.:
Titre: Intérêt potentiel pour le clinicien des données du microbiote analysées par IA en termes de stratification et de prédiction des réponses thérapeutiques.
Nataliya Sokolovska, Professeure en informatique, Laboratoire de biologie computationnelle et quantitative (LCQB), Sorbonne Université
Titre : Modèles interprétables en apprentissage automatique et leur application en médecine
9h15 - 9h30 : accueil des participants
9h30 - 10h15 : Harry Sokol
10h15 - 11h : Stéphane Robin
11h-11h30 : pause café
11h30 : 12h15 : Karine Clément
--------------------------------------------------
14 heures - 15h00 : interventions (3*20 minutes)
15 heures - 15h45 : Magali Berland
15h45 - 16h15 : pause café
16h15 - 17h00 : Nataliya Sokolovska
Cet événement est gratuit mais l'inscription est nécessaire : Formulaire d'inscription