L’équipe ComBi (Combinatoire et Bioinformatique) du LS2N développe des méthodes algorithmiques et mathématiques pour l’étude de problèmes issus de la biologie. Les thématiques de recherche principales de l’équipe se concentrent autour de la génomique comparative et de la biologie des systèmes.

Trois grands axes de recherche sont développés dans l’équipe :

• De la comparaison de génomes à la comparaison de graphes.
  La génomique comparative consiste à étudier et comprendre la structure et la fonction d’un génome par la comparaison de différentes espèces (calcul de distance, recherche de variants structuraux...). Cet axe de recherche bénéficie de la puissance des outils informatiques qui permettent de définir des modèles pour la représentation des différents objets biologiques (ADN, ARN, protéine), à base de séquences ou de graphes, et de développer des méthodes algorithmiques et combinatoires d’analyse capables de gérer la complexité et la masse des données. L’équipe développe également des méthodes adaptées aux nouvelles données de séquençage haut-débit, pour la comparaison de génomes non assemblés, l’analyse de données de transcription à très haut débit (RNA-seq) ou encore l’analyse de données sur cellules uniques (DGE-seq).
• De la modélisation de processus biologiques à la modélisation de communautés
  L’équipe ComBi a aussi une activité importante en biologie des systèmes en utilisant les expertises informatiques et mathématiques de ses membres. Des modèles mathématiques et informatiques sont développés et analysés par l’équipe. Ces modèles permettent d’étudier le métabolisme et ses régulations de la cellule aux interactions entre les micro-organismes présents dans différents microbiomes. Les méthodes et modèles informatiques utilisés ici relèvent des théories des graphes, de l’optimisation combinatoire et des probabilités.
• Lier les échelles de modélisation pour extraire des biomarqueurs
  Tous les efforts de l’équipe, tant en génomique qu’en biologie des systèmes, se complémentent enfin dans le développement d’outils d’aide à la décision dont le but est l’extraction de biomarqueurs pertinents à partir des modélisations des différentes échelles du vivant que nous considérons.