LinkRbrain

Contexte

LinkRbrain est une plateforme web en libre accès pour l’intégration et la visualisation de données sur le cerveau humain à plusieurs échelles. Cette plateforme intègre les connaissances anatomiques, fonctionnelles et génétiques produites par la communauté scientifique.

Nouvelle méthode

La plateforme LinkRbrain comporte deux composantes principales : (1) un composant d’agrégation de données qui intègre plusieurs bases de données ouvertes en une seule plateforme avec une représentation unifiée ; et (2) un site web qui permet une intégration et une visualisation rapides et à plusieurs échelles de ces données et qui rend les résultats immédiatement disponibles.

Résultats

LinkRbrain permet aux utilisateurs de visualiser les réseaux fonctionnels et/ou l’expression génétique sur un modèle de cerveau standard (MNI152). Les interrelations entre ces composantes basées sur le chevauchement topographique sont affichées à l’aide de graphiques relationnels. En outre, LinkRbrain permet de comparer les nouveaux résultats expérimentaux avec les travaux publiés précédemment.

Comparaison avec les méthodes existantes

Les outils et études précédents illustrent les possibilités d’exploration de données à travers de multiples niveaux de neuroscience et d’information génétique. Cependant, il manque encore une approche systématique globale pour rassembler les connaissances cognitives, topographiques et génétiques dans un cadre commun afin de faciliter leur visualisation, leur comparaison et leur intégration.

Dans les Médias

Au coeur du cerveau, Pour la Science.
Libérez les images du cerveau, Le Monde.

Publications associées

Quillivic, R., Gayraud, F., Auxéméry, Y., Vanni, L., Peschanski, D., Eustache, F., Dayan, J., & Mesmoudi, S. (2024). Interdisciplinary approach to identify language markers for post-traumatic stress disorder using machine learning and deep learning. Scientific Reports, 14(1), 1-19. https://doi.org/10.1038/s41598-024-61557-7

Robin Quillivic, Charles Payet. Semi-Structured Interview Analysis: A French NLP Approach for Social Sciences. JADT – 2024, LesLa, Jun 2024, BRUXELLES, Belgium.  pp.ISBN : 978-2-39061-471-5 ⟨hal-04627806⟩

Samuel Boccara, Salma Mesmoudi, Jacques Dayan, Robin Quillivic. Quantization of speech disorganization for PTSD and speech disorders detection. JADT 2024, LesLa, Jun 2024, Bruxelles, Belgium. pp.ISBN : 978-2-39061-471-5. ⟨hal-04627800v1⟩

Quillivic, R., & Mesmoudi, S. (2024). Is open source software culture enough to make AI a common ? Journée Scientifique de Rochebrune 2023 ArXiv. /abs/2403.12774