Gérard RAMSTEIN

Algorithmie, Programmation Objet, Java , UML, Bases de Données

Fouille de données, bioinformatique

Parcours professionnel

• Depuis 1990, maître de conférences, section informatique, Ecole polytechnique de l'université de Nantes1989-1990           
  
• Post-doctorat au GSTS de Strasbourg, bourse du CNES1986-1989
• Thèse au Groupement Scientifique de Télédétection Spatiale de Strasbourg (GSTS)

Publications depuis 2004

Revues internationales

Le Meur N., Lamirault G., Bihouée A., Steenman M., Bédrine-Ferran H., Teusan R., Ramstein G., Léger J.J. : A dynamic, web-accessible resource to process raw microarray scan data into consolidated gene expression values. Importance of replication, Nucleic Acids Research, Oct. 2004, 32(18): 5349-5358

Conférences internationales avec comité de sélection

Julien Lorec, Gérard Ramstein, Yannick Jacques,
Identifying heterogeneous and complex named entities in biology texts using controlled dictionaries, ECML/PKDD Workshop on Data and Text Mining for Integrative Biology, pp 28-39, Berlin,September 18-22, 2006.

Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
SVM-based classification of distant proteins using hierarchical motifs, Fifth International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL'04), Springer, pp 25-30, Exeter, UK, 25-27 August, 2004.

Conférences nationales avec comité de sélection

G. Ramstein
Une méthode implicative pour l'analyse de données d'expression de gènes,
Quatrième rencontre internationale A.S.I, Analyse Statistique Implicative,
pp 123-134, Ed. R.Gras, Castellon, Espagne, 18-21 Octobre 2007.

Julien Lorec, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
Extraction et identification d'entités complexes à partir de textes biomédicaux. CEPADUES éditions, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information RNTI-E-6, vol. 1, pp 223-228, 2006.

G. Ramstein
Vers une analyse implicative des données issues de puces à ADN, Troisièmes rencontres internationales A.S.I, Analyse Statistique Implicative, Palerme, 6-8 Octobre 2005.

Nicolas Beaume, Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques.
Recherche de nouveaux membres de la superfamille des cytokines par Séparateurs à Vastes Marges. 6ème Journées Ouvertes Biologie Informatique Mathématiques(JOBIM), Lyon, 6-8 Juillet 2005.

Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
Détection de faibles homologies de proteines par machines à vecteurs de support, RNTI Classification et fouille de données, publication RNTI-C-1, Cépadues-édition, pp 89-100, 2004.

Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
Détection de faibles homologies de proteines par machines à vecteurs de support, 11èmes Rencontres de la Société Francophone de Classification, Bordeaux, France, 8-10 septembre 2004

Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
Classification de protéines distantes par motifs hiérarchiques, accepté aux 5èmes Journées Ouvertes Biologie Informatique Mathématiques(JOBIM), Montréal , 28 - 30 juin 2004.

Jérôme Mikolajczak, Gérard Ramstein, Yannick Jacques
Caractérisation de signatures complexes dans des familles de protéines distantes Colloque Extraction et Gestion des Connaissances 2004, 20 au 23 janvier 2004, editeur CEPADUES-EDITIONS, publication RNTI,vol. 2, pp 317-328, 2004.

Encadrements de thèse depuis 2004

Julien Lorec, thèse co-encadrée avec Yannick Jacques de l'équipe INSERM U463, Extraction de réseaux de régulation à partir de textes biomédicaux, soutenance prévue mai 2008.

Nicolas Beaume, thèse co-encadrée avec Yannick Jacques de l'équipe INSERM U463, Une approche multicritère pour la recherche d'homologues distants,  soutenance prévue juin 2008.

Jérôme Mikolajczak, thèse co-encadrée avec Yannick Jacques de l'équipe INSERM U463, Caractérisation d'une famille de protéines à partir d'informations structurales multiples, Université de Nantes, thèse soutenue le 4 mai 2005.

 

Gérard Ramstein est maître de conférences en informatique à l'Ecole
polytechnique de l'université de Nantes et chercheur au sein du
Laboratoire d'Informatique de Nantes-Atlantique (LINA), équipe
COnnaissances et Décision (COD). Sa recherche est axée sur l'application
de méthodes de fouille de données en bioinformatique. Des techniques
innovantes utilisées en extraction de connaissances sont reformulées
pour traiter des problèmes comme l'analyse du transcriptome ou la
recherche d'homologues distants dans des familles de protéines. Ces
travaux conduisent aux développement de nouveaux algorithmes d'analyse
et de classification dédiés aux données biologiques.