Objectifs
- Proposer un parcours intégré et souverain, de l'échantillon à l'interprétation, en génomique comme en transcriptomique.
- Lever les freins actuels - fragmentation des outils, complexité, données mal structurées - pour redonner du temps aux équipes scientifiques.
- Garantir un processus robuste, reproductible et de qualité sur l'ensemble de la chaîne de valeur.
Résultats
- Un accès plus rapide à des résultats exploitables et des analyses reproductibles.
- Des flux de données mieux structurés et une plus grande autonomie des équipes scientifiques.
- Une offre qui couvre de nombreux cas d'usage en recherche et en industrie, avec une priorité initiale sur la pharma et les études cliniques : identification et validation de biomarqueurs, recherche translationnelle et programmes cliniques, analyse multi-omique, bioproduction et suivi de la stabilité génétique, sans oublier la dermo-cosmétique et les sciences du vivant.
Problématiques
- Les volumes de données génomiques et transcriptomiques augmentent plus vite que la capacité des équipes à les exploiter.
- La multiplication des outils et la complexité des analyses créent une rupture entre l'échantillon et la décision.
- La reproductibilité et l'interopérabilité restent difficiles à assurer tout au long du parcours.
Rôle d'ADLIN
- Analyser les données grâce à sa plateforme d'automatisation de pipelines bio-informatiques pour l’obtention de résultats scientifiques.
- Croiser plusieurs types de données (multi-omique) et offrir des outils d'exploration avancés.
- Rendre les résultats facilement accessibles et exploitables.
