Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- projet:sujets [2026/01/14 19:40]
sabine_peres [SP1. Visualisation interactive de données médicales]
+++ projet:sujets [2026/01/15 09:51] (Version actuelle)
remy
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 Slides de présentation des sujets:
+ *  Alexandre Meyer [[https://cazabetremy.fr/Teaching/lifprojet/slides2026pr/meyer.pdf]]
+ *  Sabine Peres [[https://cazabetremy.fr/Teaching/lifprojet/slides2026pr/projet2026_peres.pdf]]
+ *  Samir Aknine [[https://cazabetremy.fr/Teaching/lifprojet/slides2025aut/SA.pdf]]
 ===== AM1. Deep learning et image : classification et génération d'images =====
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 Ce projet consiste à développer une application web permettant d’interroger une ou plusieurs bases de données (locales ou distantes) afin de récupérer automatiquement des paramètres nécessaires à la modélisation de système biologique (ex. concentrations, flux, cinétiques, conditions expérimentales, identifiants de réactions/métabolites, annotations).
-Fonctionnalités principales
+Fonctionnalités principales :
-* Proposer une interface permettant à l’utilisateur de :
+    * Proposer une interface permettant à l’utilisateur de  choisir une source (base SQL / fichier / API si extension), définir une requête (formulaire guidé + requêtes avancées), sélectionner les variables/paramètres à extraire, appliquer des filtres (organisme, tissu, conditions, etc.).
-    * choisir une source (base SQL / fichier / API si extension),
+    * Générer une sortie sous forme de fichier “modulable” selon les besoins (format, contenu).
-    * définir une requête (formulaire guidé + requêtes avancées),
+    * Proposer un catalogue de requêtes : requêtes prêtes à l’emploi (ex. “paramètres par organisme”, “liste des métabolites + annotations”, “valeurs expérimentales filtrées”).
-    * sélectionner les variables/paramètres à extraire,
+    * Détecter les valeurs manquantes/aberrantes.
-    * appliquer des filtres (organisme, tissu, conditions, etc.).
-* Générer une sortie sous forme de fichier “modulable” selon les besoins :
-    * choix du format (CSV / JSON),
-    * choix du contenu (colonnes/champs, unités, niveau de détail),
-* Fonctionnalités attendues :
-    * Connexion DB : configuration simple (URL, identifiants, choix du SGBD).
-    * Catalogue de requêtes : requêtes prêtes à l’emploi (ex. “paramètres par organisme”, “liste des métabolites + annotations”, “valeurs expérimentales filtrées”).
-    * détection de valeurs manquantes/aberrantes.
-* Interface utilisateur:
+Interface utilisateur:
     * Interface web conviviale avec une navigation intuitive. Options d'exportation des données.
     *  Développement backend : Utiliser Python avec Flask pour gérer les données. Manipuler les données avec pandas.
     *  Visualisation frontend : Créer des graphiques interactifs avec Plotly ou Dash pour des diagrammes dynamiques.
-* Livrables
-    * Code documenté + guide d’installation.
-    * Jeu de données exemple + schéma de base.
-    * Démo web + tests unitaires (au moins sur la couche extraction/validation).
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-===== SP3.  Visualisation interactive de voies métaboliques calculées par des méthodes d'optimisation =====
+===== SP3.  Plateforme web : édition, export et validation automatique de modèles biologiques =====
-^ Domaine | Python, visualisation |
+^ Domaine | Développement web, SBML, bioinformatique, validation automatique |
-^Langage et biblithèque (proposés) | Python, Cytoscape, Dash, Plotly |
+^ Langages & bibliothèques (proposés) | Backend : Python (FastAPI/Flask) ; Front : React/Vue ou HTML+Bootstrap ; SBML : libSBML (ou cobra pour I/O) ; Validation : memote |
-^ Responsable du sujet | Sabine Peres                                   |
+^ Responsable du sujet | Sabine Peres |
-Ce projet se concentre sur le développement d'une interface de visualisation interactive permettant d’explorer les voies métaboliques  (i.e chemins dans un hypergraphe) calculés par des méthodes d'optimisation (programmation linéaire). L’outil doit permettre aux utilisateurs de comprendre la structure et la dynamique des réseaux métaboliques, ainsi que d’analyser les flux optimaux pour différents scénarios biologiques (par exemple, croissance cellulaire, production de biomolécules, réponse au stress).
+Ce projet consiste à développer une **plateforme web** permettant de créer/éditer des modèles biologiques au format **SBML**
+(format xml pour les modèles métaboliques), de les exporter, et de les valider automatiquement en intégrant des outils Python externes,
+en particulier //memote// (suite de tests qualité pour modèles métaboliques) et //cobraPy// (pour prédire des comportements biologiques).
-  * Visualisation de la carte métabolique
+  * Édition SBML “web-friendly”
-    * Représenter les métabolites et les réactions sous forme de graphe (nœuds et arêtes).
+    * Upload d’un SBML existant **ou** création à partir d’un modèle minimal.
-    * Utiliser des codes de couleur et des épaisseurs de lignes pour indiquer l’intensité des flux dans chaque réaction.
+    * Édition guidée via formulaires (sans manipuler directement le XML)
-  * Interactivité
+  * Validation automatique
-    * Permettre de zoomer et de se déplacer dans la carte métabolique.
+    * Lancer validation (Exécution côté serveur de //memote//)
-    * Cliquer sur une réaction ou un métabolite pour afficher des informations détaillées
+    * Page “Résultats” interactive
-    * Activer/désactiver certaines voies ou métabolites pour analyser leur impact.
+  * Corrections manuelles du modèle dans l'interface
+    * Modification guidée via formulaires (sans manipuler directement le XML).
+    * Mettre à jour le modèle dans le SBML et lancer la validation.
-  * Analyse de scénarios multiples
+  * Livrables attendus
-    * Comparer les flux entre différents scénarios (par exemple, condition normale vs condition de stress).
+    * Application web fonctionnelle (édition/import/export SBML).
-    * Générer des graphiques pour visualiser les différences entre scénarios.
+    * Intégration memote avec génération de rapport HTML consultable.
+    * Documentation : installation, API, format SBML attendu, exemples.
-  * Exportation des visualisations
-    * Exporter les cartes métaboliques en formats PNG, SVG ou PDF pour inclusion dans des rapports scientifiques.
-    * Exporter les données enrichies (flux annotés) au format CSV ou XML.