Depuis 2013, CYBERnano travaille en collaboration avec Sanofi Pasteur sur différentes data science  sujets pour le:

·     titrage de virus à haut débit;
·     modélisation basée sur les données pour l'amont  processus;
·     Quality-by-Design (QbD) pour les nouveaux processus ;
·     identification de modèles dynamiques non linéaires en virologie.

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Dans ces études de R&D, notre activité consiste à développer et tester de nouvelles approches de modélisation basées sur les données pour la prédiction et l'optimisation des propriétés biologiques critiques. Les algorithmes de calcul développés sont finalement embarqués dans un logiciel sur mesure.

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Référence:

[1]  L. Batista, Identification de systèmes dynamiques linéaires à  effets mixtes – Applications aux dynamiques de populations cellulaires. Thèse de doctorat, Université  de Lorraine, Décembre 2017.