Plasma : plateforme d'e-learning pour l'analyse interactive de données

International audienceL’objectif de Plasma (https://plasmabio.org/) est de former des étudiants à l'exploration et à l'analyse de données massives, principalement issues d’expériences de génomique en biologie.Ce projet repose sur l'utilisation de notebooks Jupyter, véritables carnets électroniques interactifs, qui intègrent du code informatique, du texte, des équations mathématiques et la visualisation des résultats d'analyse sous forme de graphiques ou de tableaux. Cette technologie est en train dedevenir un standard pour l'analyse de données.Ces notebooks sont hébergés sur un serveur informatique performant basé sur l’écosytème open source Jupyter. Nous avons développé une évolution de cette technologie qui permet aux enseignants de créer des environnements informatiques adaptés à chaque enseignement.Les étudiants peuvent se connecter à distance quand et d’où ils le souhaitent pour effectuer leurs analyses dans un environnement convivial et performant.Nous avons utilisé une première fois Plasma de septembre 2020 à avril 2021, pour des cours de programmation Python, de programmation R et d’analyses de données génomiques. Malgré des conditions sanitaires difficiles, nos étudiants ont pu poursuivre leurs enseignements pratiques grâceà cette solution, qu’ils ont appréciée et plébiscitée. Nous utilisons depuis lors Plasma pour de nombreux enseignements.Ce projet est réalisé en collaboration avec QuantStack, une société fortement impliquée dans le développement de l'écosystème Jupyter. Plasma est open source, documenté et librement accessible

Plasma : plateforme d'e-learning pour l'analyse interactive de données

International audienceL’objectif de Plasma (https://plasmabio.org/) est de former des étudiants à l'exploration et à l'analyse de données massives, principalement issues d’expériences de génomique en biologie.Ce projet repose sur l'utilisation de notebooks Jupyter, véritables carnets électroniques interactifs, qui intègrent du code informatique, du texte, des équations mathématiques et la visualisation des résultats d'analyse sous forme de graphiques ou de tableaux. Cette technologie est en train dedevenir un standard pour l'analyse de données.Ces notebooks sont hébergés sur un serveur informatique performant basé sur l’écosytème open source Jupyter. Nous avons développé une évolution de cette technologie qui permet aux enseignants de créer des environnements informatiques adaptés à chaque enseignement.Les étudiants peuvent se connecter à distance quand et d’où ils le souhaitent pour effectuer leurs analyses dans un environnement convivial et performant.Nous avons utilisé une première fois Plasma de septembre 2020 à avril 2021, pour des cours de programmation Python, de programmation R et d’analyses de données génomiques. Malgré des conditions sanitaires difficiles, nos étudiants ont pu poursuivre leurs enseignements pratiques grâceà cette solution, qu’ils ont appréciée et plébiscitée. Nous utilisons depuis lors Plasma pour de nombreux enseignements.Ce projet est réalisé en collaboration avec QuantStack, une société fortement impliquée dans le développement de l'écosystème Jupyter. Plasma est open source, documenté et librement accessible

Plasma : plateforme d'e-learning pour l'analyse interactive de données

International audienceL’objectif de Plasma (https://plasmabio.org/) est de former des étudiants à l'exploration et à l'analyse de données massives, principalement issues d’expériences de génomique en biologie.Ce projet repose sur l'utilisation de notebooks Jupyter, véritables carnets électroniques interactifs, qui intègrent du code informatique, du texte, des équations mathématiques et la visualisation des résultats d'analyse sous forme de graphiques ou de tableaux. Cette technologie est en train dedevenir un standard pour l'analyse de données.Ces notebooks sont hébergés sur un serveur informatique performant basé sur l’écosytème open source Jupyter. Nous avons développé une évolution de cette technologie qui permet aux enseignants de créer des environnements informatiques adaptés à chaque enseignement.Les étudiants peuvent se connecter à distance quand et d’où ils le souhaitent pour effectuer leurs analyses dans un environnement convivial et performant.Nous avons utilisé une première fois Plasma de septembre 2020 à avril 2021, pour des cours de programmation Python, de programmation R et d’analyses de données génomiques. Malgré des conditions sanitaires difficiles, nos étudiants ont pu poursuivre leurs enseignements pratiques grâceà cette solution, qu’ils ont appréciée et plébiscitée. Nous utilisons depuis lors Plasma pour de nombreux enseignements.Ce projet est réalisé en collaboration avec QuantStack, une société fortement impliquée dans le développement de l'écosystème Jupyter. Plasma est open source, documenté et librement accessible

Plasma : plateforme d'e-learning pour l'analyse interactive de données

International audienceL’objectif de Plasma (https://plasmabio.org/) est de former des étudiants à l'exploration et à l'analyse de données massives, principalement issues d’expériences de génomique en biologie.Ce projet repose sur l'utilisation de notebooks Jupyter, véritables carnets électroniques interactifs, qui intègrent du code informatique, du texte, des équations mathématiques et la visualisation des résultats d'analyse sous forme de graphiques ou de tableaux. Cette technologie est en train dedevenir un standard pour l'analyse de données.Ces notebooks sont hébergés sur un serveur informatique performant basé sur l’écosytème open source Jupyter. Nous avons développé une évolution de cette technologie qui permet aux enseignants de créer des environnements informatiques adaptés à chaque enseignement.Les étudiants peuvent se connecter à distance quand et d’où ils le souhaitent pour effectuer leurs analyses dans un environnement convivial et performant.Nous avons utilisé une première fois Plasma de septembre 2020 à avril 2021, pour des cours de programmation Python, de programmation R et d’analyses de données génomiques. Malgré des conditions sanitaires difficiles, nos étudiants ont pu poursuivre leurs enseignements pratiques grâceà cette solution, qu’ils ont appréciée et plébiscitée. Nous utilisons depuis lors Plasma pour de nombreux enseignements.Ce projet est réalisé en collaboration avec QuantStack, une société fortement impliquée dans le développement de l'écosystème Jupyter. Plasma est open source, documenté et librement accessible

Implementation of Model-Based Dose Adjustment of Tobramycin in Adult Patients with Cystic Fibrosis

Therapeutic drug monitoring (TDM) of tobramycin is widely performed in patients with cystic fibrosis (CF), but little is known about the value of model-informed precision dosing (MIPD) in this setting. We aim at reporting our experience with tobramycin MIPD in adult patients with CF. We analyzed data from adult patients with CF who received IV tobramycin and had model-guided TDM during the first year of implementation of MIPD. The predictive performance of a pharmacokinetic (PK) model was assessed. Observed maximal (Cmax) and minimal (Cmin) concentrations after initial dosing were compared with target values. We compared the initial doses and adjusted doses after model-based TDM, as well as renal function at the beginning and end of therapy. A total of 78 tobramycin courses were administered in 61 patients. After initial dosing set by physicians (mean, 9.2 ± 1.4 mg/kg), 68.8% of patients did not achieve the target Cmax ≥ 30 mg/L. The PK model fit the data very well, with a median absolute percentage error of 4.9%. MIPD was associated with a significant increase in tobramycin doses (p < 0.001) without significant change in renal function. Model-based dose suggestions were wellaccepted by the physicians and the expected target attainment for Cmax was 83%. To conclude, the implementation of MIPD was effective in changing prescribing practice and was not associated with nephrotoxic events in adult patients with CF