Détails de l'évènement

Contexte

• L'analyse manuelle des fichiers de données cytométriques en flux prend beaucoup de temps et peut être source d'erreurs, surtout lorsque le nombre d'acquisitions devient élevé.
• L'utilisation de méthodes de machine learning, entraînées sur des données validées par plusieurs experts, est un moyen d'automatiser ce processus. une façon d'automatiser ce processus.
• Cet atelier présentera un flux de travail automatisé basé sur les réseaux neuronaux Convolutional Neural Networks (CNNs) tel qu'introduit dans Fuchs et al. (2022) DOI : 10.1002/lom3.10493.
• Ce flux de travail permet l'automatisation du processus de sélection manuel et l'évaluation de la qualité de la prédiction par le biais de tableaux de bord.
• Il prend en entrée des fichiers de données brutes CytoSense et renvoie les abondances associées de six groupes fonctionnels de phytoplancton.
• Une fois validés par l'utilisateur, les résultats automatiques sont envoyés sous forme de jeux de données à la plateforme de gestion des données ERDDAP.

Objectif de l'atelier

Les participants apprendront à utiliser le workflow développé au MIO : effectuer une classification automatique, évaluer la qualité du gating, envoyer les résultats vers une base de données distante (au format FAIR).

Informations pratiques

• L'atelier est disponible en accès distant (un lien Zoom sera prochainement envoyé aux participants).
• Les participants qui souhaitent assister en personne pourront suivre l'atelier à la Station Marine d'Endoume CNRS, Chemin de la Batterie des Lions, Bâtiment 4, 13007 Marseille.
• Il aura lieu sur deux demi-journées pendant la semaine commençant le lundi 20 juin et se terminant le vendredi 24 juin 2022, aux dates qui conviennent au plus grand nombre.
• Merci de remplir ce formulaire en ligne avec vos disponibilités avant le 10 juin 2022
• L'installation et les prérequis techniques de l'atelier seront prochainement envoyés aux participants.