Responsable : Marie-Christine CARPENTIER
Mémoire
- 30 noeuds avec 12 CPUs chacun et 50 GB RAM/noeuds
- 2 noeuds avec 12 CPUs et 150 GB RAM
- 1 noeud avec 24 CPUS et 500 GB RAM
Stockage
- 250 Go sur chaque noeud, en local.
- 36 To partage monte sur /home
Au total, 420 coeurs sont disponibles, avec un espace de stockage de 45 To et 1.8 T de RAM
Le plateforme Bio-Informatique propose les analyses des données issus des nouvelles générations de séquençage (Illumina et Nanopore).
Elle fait partie de plateforme Bio-Environnement. Au sein du bâtiment, un open space de 50 m² pouvant accueillir une dizaine de personnes permet la mise en place de groupes de travail bio-informatique au sein de l’université. Il permet également la formation en bio-informatique sous forme d’ateliers pour les personnels intéressés (étudiants, doctorants, post-doctorants, chercheurs, utilisateurs extérieurs, ...)
2) Récupération des données de séquençage
3) Analyse des données par la plateforme
4) Restitution des résultats aux équipes
Equipements
La plateforme est équipé d'un cluster de calcul constitué de 33 noeuds.Mémoire
- 30 noeuds avec 12 CPUs chacun et 50 GB RAM/noeuds
- 2 noeuds avec 12 CPUs et 150 GB RAM
- 1 noeud avec 24 CPUS et 500 GB RAM
Stockage
- 250 Go sur chaque noeud, en local.
- 36 To partage monte sur /home
Au total, 420 coeurs sont disponibles, avec un espace de stockage de 45 To et 1.8 T de RAM
Missions et Activités
Le plateforme Bio-Informatique propose les analyses des données issus des nouvelles générations de séquençage (Illumina et Nanopore). Elle fait partie de plateforme Bio-Environnement. Au sein du bâtiment, un open space de 50 m² pouvant accueillir une dizaine de personnes permet la mise en place de groupes de travail bio-informatique au sein de l’université. Il permet également la formation en bio-informatique sous forme d’ateliers pour les personnels intéressés (étudiants, doctorants, post-doctorants, chercheurs, utilisateurs extérieurs, ...)
Les analyses bio-informatiques incluent principalement :
- les études transcriptomiques (RNASeq)
- les analyses d’interactions ADN/protéines (ChipSeq)
- des analyses génomiques de détection de polymorphismes (SNP calling).
- l’analyse des lectures longues pour la détection de variations structurales et pour l’assemblage de génome de novo
Les étapes de l'analyse
1) Implication dès le début des projets NGS, avant la production des données2) Récupération des données de séquençage
3) Analyse des données par la plateforme
4) Restitution des résultats aux équipes
Mise à jour le 20 janvier 2025