Bioinformatique / apprentissage machine

Bioinformatique / apprentissage machine

La révolution numérique transforme profondément la recherche biomédicale. La bioinformatique et l’apprentissage machine permettent aujourd’hui d’analyser des volumes massifs de données biologiques, d’en extraire des modèles complexes et de proposer des outils prédictifs d’une précision inégalée. Ces approches ouvrent la voie à une compréhension plus fine des mécanismes biologiques sous-jacents à la santé reproductive, permettant d'accélérer le développement de nouvelles stratégies de prévention, de diagnostic et de traitement. Au sein du Réseau Québécois en Reproduction (RQR), plusieurs chercheurs intègrent ces technologies avancées pour faire progresser nos connaissances en lien avec la science de reproduction.

Juan Carlos Arango Sabogal applique des méthodes d’apprentissage machine et des modèles statistiques bayésiens pour optimiser la détection, la prévention et le contrôle des maladies infectieuses chez les bovins laitiers et les chevaux, renforçant ainsi la santé reproductive et la viabilité des troupeaux.

Simon Dufour développe des outils de visualisation et d’analyse pour surveiller l’utilisation des antimicrobiens et comprendre les causes de pertes fœtales chez les bovins, notamment à travers l’analyse de biomarqueurs tels que les glycoprotéines associées à la gestation.

Kevin Wade se spécialise dans l’intelligence artificielle appliquée à la production laitière, utilisant des réseaux de neurones, des arbres de décision et des analyses de données massives pour prédire la durée de vie des vaches laitières et l’incidence des maladies, avec un accent sur la rentabilité et la prévention.

De son côté, Abdoulaye Baniré Diallo dirige des projets à l’intersection de la bioinformatique, de la biologie unicellulaire et de l’intelligence artificielle. Son laboratoire conçoit des algorithmes et des méthodes pour l’intégration et l’analyse de données biologiques hétérogènes.

Nicolas Gévry combine génomique fonctionnelle, biologie des systèmes et bioinformatique pour explorer la régulation des gènes impliqués dans la reproduction et les cancers hormonodépendants. Son équipe étudie les récepteurs nucléaires et leur influence sur l’expression génétique, en utilisant des approches omiques à haute résolution.

Sébastien Buczinski contribue à rapprocher la recherche des réalités du terrain en intégrant les données issues de la ferme dans des outils décisionnels pratiques, orientés vers l’amélioration de la santé et de la productivité animales.

L’intégration de la bioinformatique et de l’intelligence artificielle dans les projets du RQR illustre un tournant majeur dans l’étude de la reproduction animale et humaine. En combinant données massives, modélisation avancée et expertise biologique, ces approches permettent de mieux comprendre les interactions complexes entre les gènes, l’environnement et les individus, dans une perspective de santé globale et durable.