Résumé du projet
Ill s’agit du projet envisagé dans le cadre de mon stage obligatoire pour la première année de BTS SIO.
OBJECTIFS
Faciliter l’analyse de données biologiques : Permettre l’importation et l’analyse de fichiers complexes (FASTA, CSV, JSON) utilisés en biotechnologie.
Fournir des outils de visualisation : Offrir des graphiques interactifs, des cartes de séquençage et des diagrammes des relations biologiques.
Proposer des algorithmes d’analyse avancés : Intégrer des modèles d’apprentissage automatique pour prédire des structures biologiques, des fonctions protéiques ou des interactions moléculaires.
Permettre la collaboration : Intégrer une fonctionnalité de partage des données et des résultats entre équipes.
Assurer la portabilité : Développer une interface web ou mobile intuitive pour un accès depuis n’importe quel appareil.
Fonctionnalités principales
Importation de données :
Compatibilité avec des formats standards comme FASTA, GenBank, GFF, ou JSON.
Fonctionnalité d’importation directe depuis des bases de données publiques (NCBI, UniProt).
Analyse et traitement :
Outils pour alignement de séquences (ex. : BLAST intégré).
Détection d’anomalies ou de motifs spécifiques (ex. : motifs régulateurs d’ADN).
Intégration de bibliothèques bioinformatiques (ex. : Biopython, scikit-bio).
Visualisation interactive :
Cartes génomiques interactives.
Représentation 3D des protéines.
Graphiques statistiques pour comparer des échantillons biologiques.
Prédictions et simulations :
Modèles d’apprentissage profond pour prédire les structures protéiques.
Simulation de réactions biochimiques.
Collaboration et gestion des données :
Création de projets collaboratifs avec gestion des droits d’accès.
Hébergement des données sur le cloud avec un historique des modifications.
Technologies envisagées
Backend :
Python (Flask, Django).
API REST pour l’interopérabilité.
Bases de données SQL ou NoSQL pour le stockage.
Frontend :
Frameworks web modernes comme React.js ou Angular.
Librairies de visualisation (D3.js, Plotly).
Apprentissage machine :
TensorFlow ou PyTorch pour les prédictions.
Algorithmes supervisés et non supervisés pour l’analyse des données.
Infrastructure :
Docker pour la conteneurisation.
Services cloud (AWS, Google Cloud, Azure) pour le déploiement.