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WEBINAIRE TERMINE

Pegasus - Graphe de connaissances pour supporter les phases primaires de recherche de nouveaux médicaments

A propos de ce webinaire

Les données produites dans le secteur pharmaceutique sont très hétérogènes, obtenues expérimentalement, générées à partir de modèles d'intelligence artificielle et sont de provenances multiples. Nous concevons et développons le graphe de connaissances Pegasus qui vise, en plus de capitaliser sur des données actuellement disponibles, à explorer l'environnement complexe des cibles thérapeutiques, à identifier des modalités de criblage pertinentes pour les moduler et à soutenir le dérisquage de nouvelles modalités expérimentales. Dans un premier temps nous détaillons la conception du modèle de données de Pegasus. Puis, nous exposons des applications industrielles de Pegasus pour des projets thérapeutiques exploratoires. La première application porte sur la caractérisation des effets hors cibles de perturbateurs. La deuxième porte sur le dérisquage d’une nouvelle modalité expérimentale. La troisième détaille la conception de librairies focalisées pour le criblage de perturbateurs. Enfin, la quatrième application précise l’utilisation envisagée de signatures phénotypiques obtenues à partir de campagnes de criblages à haut contenu afin de relier les mondes biologiques, chimiques et phénotypiques. Dans l'ensemble, le graphe de connaissances Pegasus et ses applications soutiennent la prise de décisions et supportent les phases primaires de recherche et de découverte de nouveaux médicaments.

Qui peut voir cela: People who attended or registered for the webinar only
Prix du webinaire: Gratuit
Principaux intervenants
Webinar hosting presenter Jeremy Grignard
Data Scientist - Computer Science and Artificial Intelligence
Jeremy Grignard est Data Scientist à l'Institut de Recherches Servier. Il a obtenu son diplôme d’ingénieur à l’École centrale d’électronique de Paris en Informatique & Big Data en 2017, son Master Spécialisé en Mathématiques Appliquées à l’École polytechnique – Université Paris-Saclay en 2018, et finalise son doctorat en Informatique, Données et Intelligence Artificielle à l'École polytechnique – Institut Polytechnique de Paris sous la direction de François Fages et Thierry Dorval. Dans le cadre de sa thèse, il a développé des méthodes computationnelles issues des graphes de connaissances, de la science des données et de la modélisation mathématique pour améliorer les phases primaires de recherche de nouveaux médicaments.
Webinar hosting presenter Nicolas ROUYER
Senior Field Engineer, Neo4j
Nicolas Rouyer est Senior Pre-Sales chez Neo4j. Précédemment Expert Big Data et Senior Architecte chez Orange, il a travaillé pendant 10 ans sur différents projets dont certains utilisant Neo4j. Avant de rejoindre Orange, il a passé plusieurs années en tant qu'ingénieur logiciel et consultant pour des SI telles que Sopra. Co-auteur de 3 livres dont Neo4j : Des données et des graphes - I. Prise en main et Neo4j (Données) - - (Graphes) - II. Déploiement, Nicolas est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'Université de Nancy. Durant son temps libre, il aime le tennis, la course à pied et jouer du violon.
Organisé par
Neo4j webinar platform hosts Pegasus - Graphe de connaissances pour supporter les phases primaires de recherche de nouveaux médicaments
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