La bio-informatique transforme des données biologiques massives — millions de lectures ou d’images — en connaissances exploitables. Avec le séquençage à haut débit, les approches multi-omiques et l’apprentissage automatique, cette couche analytique n’est plus un appendice : elle conditionne la validité des conclusions et formule souvent de nouvelles hypothèses. Inovarion l’intègre de bout en bout, du contrôle qualité à la statistique.
Inovarion déploie un éventail complet de méthodes d’analyse. Le RNA-seq et le séquençage en cellule unique (single-cell RNA-seq) y occupent une place centrale, aux côtés d’approches multi-omiques intégrant génomique et exome, protéomique, transcriptomique, métabolomique et méthylome. L’analyse de la chromatine (ChIP-seq, ATAC-seq) et l’analyse du répertoire des récepteurs des lymphocytes B complètent l’arsenal. S’y ajoutent des techniques plus spécialisées : déconvolution cellulaire pour estimer la composition d’un tissu, transcriptomique spatiale (technologie Visium), réseaux de co-expression (WGCNA), études d’association pangénomique (GWAS) et scores de risque polygénique, randomisation mendélienne, modèles épidémiologiques (régression de Cox, courbes de Kaplan-Meier) et apprentissage automatique.
Principe et déroulé
Une chaîne d’analyse type enchaîne le contrôle qualité des lectures (FastQC), l’alignement sur un génome de référence (STAR, Bowtie) et la quantification, puis, selon la donnée : expression différentielle (DESeq2, edgeR), peak calling (MACS2, SEACR), clustering ou réseaux d’interactions. Viennent ensuite l’enrichissement fonctionnel (GSEA, ontologie GO, voies KEGG), la visualisation et la statistique inférentielle (modèles, analyse de survie, correction des tests multiples).
Variantes et options
La boîte à outils s’adapte au type de donnée : DESeq2 pour une expression différentielle robuste, déconvolution pour estimer les fractions cellulaires d’un profil bulk, intégration multi-omique (transcriptome, chromatine, protéome), clustering hiérarchique ou par graphe pour le single-cell, analyse de réseaux protéine-protéine, biostatistique de survie pour les cohortes cliniques. Reproductibilité et traçabilité — versions, paramètres, code — font partie du livrable.
Quand et pourquoi ces approches
L’analyse de données intervient partout où la donnée dépasse l’œil humain : extraire un signal d’un bruit, comparer des conditions avec une puissance statistique maîtrisée, intégrer plusieurs couches omiques, ou relier un profil moléculaire à une issue clinique. Le bon outil dépend de la question et de la structure des données.
La prudence est de mise à chaque étape. Effets de lot, choix de normalisation, multiplicité des tests, sur-ajustement, confusion entre corrélation et causalité : autant de pièges qui faussent silencieusement un résultat. Une analyse n’est solide que si la méthode est adaptée à la donnée et validée — et la qualité du calcul ne compense jamais un plan expérimental ou un nombre de réplicats insuffisants.
L’expertise d’Inovarion
Inovarion assure l’analyse de données de ses projets, de l’alignement à la statistique — le bon outil et le bon pipeline étant arrêtés au cas par cas, selon la donnée et l’objectif.
Plusieurs publications en témoignent : l’intégration ChIP-seq / RNA-seq et l’analyse de méthylation ont relié hyperméthylation et échappement immunitaire dans le carcinome corticosurrénalien[11] ; l’intégration multi-omique (RNA-seq, ATAC-seq, CUT&Tag) a mis en évidence la réactivation de rétroéléments et de voies immunitaires dans la leucémie myélomonocytaire chronique[12] ; l’analyse de l’exocytose à l’échelle unicellulaire, couplée à la protéomique différentielle, a éclairé un mécanisme d’hypersécrétion de catécholamines dans le phéochromocytome[13]. La même expertise a porté des GWAS de susceptibilité et l’épidémiologie des infections dans la mucoviscidose[4], la cartographie par transcriptomique spatiale et déconvolution de l’épileptogenèse[1] et de la dermatomyosite juvénile[2], l’analyse de l’évolution clonale des cancers par séquençage d’exome, l’étude du répertoire des lymphocytes B mémoire après vaccination[9], et l’intégration protéogénomique du cancer de la vessie[6]. Cette diversité reflète une même exigence : faire parler la donnée sans la sur-interpréter.
La bio-informatique est fondamentale : elle accompagne la quasi-totalité des travaux de séquençage et prolonge naturellement la biologie moléculaire — qui produit les données — comme l’imagerie quantitative. Maîtriser à la fois la production de la donnée et son analyse garantit cohérence, traçabilité et rapidité. Analyse multi-omique, biostatistique et apprentissage automatique : Inovarion les met au travail pour ses partenaires, de la conception expérimentale à l’interprétation des résultats.
Voir aussi : RNA-seq « bulk » & transcriptomique différentielle ; Single-cell RNA-seq ; ChIP-seq & épigénomique.
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Publications représentatives
- Dufour et al. Spatiotemporal transcriptomic mapping reveals region-specific glial activation and astrocyte shifts in epileptogenesis beyond the hippocampus. Acta Neuropathol Commun, 2026. PubMed
- Tragin et al. Muscle Spatial Transcriptomic Reveals Heterogeneous Profiles in Juvenile Dermatomyositis and Persistence of Abnormal Signature After Remission. Cells, 2025. Fiche → · PubMed
- Forand et al. Long-Term Dystrophin Replacement Therapy in Duchenne Muscular Dystrophy Causes Cardiac Inflammation. JACC Basic Transl Sci, 2025. Fiche → · PubMed
- Lin et al. Genome-wide association study of susceptibility to Pseudomonas aeruginosa infection in cystic fibrosis. Eur Respir J, 2024. Fiche → · PubMed
- Hirsinger et al. Limb connective tissue is organized in a continuum of promiscuous fibroblast identities during development. iScience, 2024. Fiche → · PubMed
- Groeneveld et al. Proteogenomic Characterization of Bladder Cancer Reveals Sensitivity to Apoptosis Induced by Tumor Necrosis Factor-related Apoptosis-inducing Ligand in FGFR3-mutated Tumors. European Urology, 2024. Fiche → · PubMed
- Deschamps et al. CXCL8 secreted by immature granulocytes inhibits WT hematopoiesis in chronic myelomonocytic leukemia. J Clin Invest, 2024. Fiche → · PubMed
- Shi et al. FGFR3 Mutational Activation Can Induce Luminal-like Papillary Bladder Tumor Formation and Favors a Male Sex Bias. European Urology, 2023. Fiche → · PubMed
- Chappert et al. Human anti-smallpox long-lived memory B cells are defined by dynamic interactions in the splenic niche and long-lasting germinal center imprinting. Immunity, 2022. Fiche → · PubMed
- Agopian et al. GlcNAc is a mast-cell chromatin-remodeling oncometabolite that promotes systemic mastocytosis aggressiveness. Blood, 2021. Fiche → · PubMed
- Kerdivel et al. DNA hypermethylation driven by DNMT1 and DNMT3A favors tumor immune escape contributing to the aggressiveness of adrenocortical carcinoma. Clinical Epigenetics, 2023. PubMed
- Hidaoui et al. Targeting heterochromatin eliminates chronic myelomonocytic leukemia malignant stem cells through reactivation of retroelements and immune pathways. Communications Biology, 2024. Fiche → · PubMed
- Houy et al. Dysfunction of calcium-regulated exocytosis at a single-cell level causes catecholamine hypersecretion in patients with pheochromocytoma. Cancer Letters, 2022. Fiche → · PubMed