La biologie et ses applications, de la médecine à l’agronomie ou l’écologie, deviennent des sciences productrices des données massives et exigent des nouvelles approches computationnelles pour analyser et partager ces données.
Les nouvelles technologies de Séquençage à Haut Débit (SHD) apparues en 2005, et aussi appelées Séquençage de Nouvelle Génération (NGS), révolutionnent la manière dont sont posées et résolues les questions de recherches en science du vivant. Elles permettent aussi bien d'appréhender la diversité génomique au sein d'une espèce, que l'expression des gènes dans les cellules, ou les marques épigénétiques sur le génome. Les volumes de séquences amène ces sciences dans le domaine des « Big Data » et posent des challenges gigantesques pour l'exploitation de ces données. Dans le domaine végétal, les méthodes de génétique quantitative permettent d’identifier les gènes impliqués dans des variations phénotypiques en réponse aux conditions environnementales. Elles produisent de grandes quantités de données à différents intervalles de temps (de minutes à des jours), sur différents sites et à différentes échelles depuis des échantillons de petits tissus jusqu’à la plante entière.
Ce projet interdisciplinaire regroupe de chercheurs de différentes disciplines pour proposer des nouveaux méthodes pour le traitement de données massives ou big data issues du séquencage et du phénotypage à haut débit.
Les interactions entre ces thèmes sont regroupées dans les thèmes suivant thèmes : indexation, analyse de données, recommandation, programmes pour le séquençage à haut débit.