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Ron Appel

Société / Institution

  • SIB Institut Suisse de Bioinformatique
  • Université de Genève (UNIGE)

Position actuelle

  • Professeur titulaire, UNIGE 
  • Directeur du SIB

Parcours

Ron Appel a effectué ses études d’informatique à l’Université de Genève, suivi d’un doctorat en informatique appliqué aux sciences de la vie. Après un séjour post-doctoral aux Etats-Unis, il fut un des premiers bioinformaticiens de Suisse au début des années 80. Il a œuvré au développement de la bioinformatique en protéomique et a notamment créé ExPASy en 1993, le premier serveur Web dans le domaine biomédical. Cofondateur en 1998 du SIB Institut Suisse de Bioinformatique qui réunit plus de 800 bioinformaticiens, il en assure la direction depuis 2006 et est professeur à l’Université de Genève. 

Centres d’intérêts en lien avec la santé personnalisée

  • Gestion et coordination des données de santé personnalisée 
  • Questions d’éthiques et impact sur la société.

Projets de recherche en cours

Centre de coordination des données (DCC-Data Coordination Centre)

Le SIB est chargé de la mise en place du Centre de coordination des données (DCC-Data Coordination Centre) dans le cadre du SPHN-Swiss Personalized Health Network ; ce centre a comme but d'assurer l'interopérabilité des données et la gestion des données au niveau national, afin de garantir que les projets de recherche en santé personnalisée puissent collaborer de manière efficace et partager les données entre hôpitaux et institutions de recherche en Suisse.

Réseau BioMedIT pour la santé personnalisé

Le SIB est également chargé de la mise en place du réseau BioMedIT pour la santé personnalisée, une infrastructure de recherche qui vise à établir un réseau national coordonné d'infrastructures IT sécurisées dans les universités suisses, afin de soutenir la recherche biomédicale en Suisse. BioMedIT formera une partie de la contribution du SIB à l'initiative SPHN, fournissant expertise, logiciels, know-how, ainsi que de la puissance de calcul et du stockage, pour l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données cliniques et omiques dans le cadre du SPHN.

Articles

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