D4Gen TEAMS

Constituez votre équipe, positionnez vous sur un projet et participez à nos Hacking Days

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2 à 8 personnes

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Venez vivre une expérience enrichissante et une formidable opportunité de networking !

Le GIP GENOPOLE lance son premier hackathon afin de structurer des communautés interdisciplinaires autour de la « Génomique Numérique », et principalement des enjeux de partage, préservation et (ré)utilisation des données massives issues du génome.

... Rejoignez une équipe pour hacker le projet qui vous intéresse !

en cliquant sur le bouton Participer en haut à droite.

Le Hackathon D4GEN en quelques mots

Les Hacking DaysDu 19 au 21 Mai 2022

Vous aurez eu 3 semaines pour proposer votre candidature et rejoindre une équipe sur l'un des projets que vous aurez sélectionnés.

Ces 3 jours sont dédiés au travail en équipes, encadré par des experts.

Pendant ces 3 jours, il est prévu pour chaque candidat le package suivant : une machine virtuelle (4 vCPU, 16 Go) incluant :

Ubuntu or Debian Desktop
Docker and Docker-compose
Python3 and pip3
Jupyter notebook/lab

Grâce au soutien d'EGI-ACE, des accès à des ressources (CPU et GPU) supplémentaires seront disponibles sur demande.

Les attendus au bout des 3 jours :

Un prototype (démo) ou un scénario d’usage (maquette) que vous souhaiteriez continuer à développer en équipe
Un pitch de 5 min

Le dernier jour : présentations des projets devant un jury, suivies de délibérations et de la remise des prix!

L'agenda des 3 jours

Jeudi 19 mai 2022

17h00 Accueil sur site
Conférence de lancement

Début du travail en équipes

Diner sur place

Vendredi 20 mai 2022

Petit-déjeuner sur place

Journée de travail en équipes

Déjeuner sur place

Support des Experts

Diner sur place

Samedi 21 mai 2022

Matinée de Clôture des projets

Déjeuner sur place

Démos Finales face au jury

Délibérations

17h15 Annonce des vainqueurs!

Les livrables et les critères d'évaluation

Les projets proposés par thématique

Prochainement une présentation plus détaillée de chaque projet sera accessible

Thématique : Développement des outils informatiques pour l'analyse de données

RNANetDB

Projet porté par Guillaume POSTIC - IBISC

Le projet consiste à développer une interface web dynamique pour RNANet, un jeu de données dédié aux ARN, pour une utilisation pour la prédiction de structure 3D d’ARN par des méthodes d’IA.

I-E Pan

Projet porté par Guillame GAUTREAU - INRAE

L'objectif est de proposer une nouvelle structure de données importable et exportable pour stocker un graphe de pangénome à la fois optimisée, simple d’utilisation, utilisable sur des environnements tiers.

3D-MULTILAYER

Projet porté par Marco MENDOZA - Sysfate / LiSSB / Genoscope

Develop an analytical strategy for integrating spatial transcriptome maps within a 3-dimensional view allowing to reveal functionally relevant tissue sub-structures.

MAC

Projet porté par Lucie FRIEDLANDER & Bruno FIEVET - Eagle Genomics

We propose to build and compare methods that can perform functional annotations of metagenomic data and attempt to correlate these results to patient or consumer metadata, such as disease state.

Thématique : AI technologies

ChrominPainting

Projet porté par Axel COURNAC - Institut Pasteur

Our project aims at observing the far side of chromosomes i.e the one composed of repeated (or very similar) sequences that are not directly accessible with the current NGS pipelines.

DL CancerLncRNA

Projet porté par Constance CREUX - IBISC

Ce projet concerne le développement d’une méthode d’IA basée sur du deep learning pour associer les ARN longs non-codants à un type de cancer et une fonction biologique.

DystroMuscle

Projet porté par Jérémie Cosette - Généthon

Les dystrophies musculaires peuvent être caractérisées caractériser par observation de coupes musculaires marquées. Le projet consistera à caractériser et classer les cellules musculaires par IA.

Thématiques : Méthodologie pour la FAIRification & Technologies BlockChain

GARDS-CHSF

Projet porté par Mohanad MAHFOUD - CHSF

L'objectif est de mettre en place des méthodes de fairification pour développer une base de données des mutations génétiques associées aux maladies rares arythmogéniques cardiaques avec les données cliniques y correspondants infra-structurée sécurisée partageable via Beacon network

BC-TA

Projet porté par Maryline LAURENT - TSP

L’objectif est d’automatiser le processus d’accès à ces jeux de données, et ce sous la condition que les chercheurs signent un engagement du bon usage de ces données, et ce en employant la blockchain.