Plateforme de visualisation

Visualisation

La plateforme de visualisation offre aux chercheurs un mur de grands écrans stéréoscopiques (4,4 m de largeur et 1,8 m de hauteur) à haute résolution (résolution de 7680 x 3240) pour explorer/manipuler leurs données, visualiser des images à haute résolution (SEM, Confocal, etc.), visualiser des structures de macromolécules et des trajectoires de simulation en 3D et visualiser différentes données simultanément grâce à la grande zone de visualisation.

Contact

Responsable scientifique 

Marc Baaden
DR- UPR 9080
baaden@smplinux.de

Ingénieur plateforme 

Hubert Santuz
IE CNRS – UPR9080
hubert.santuz@ibpc.fr

Equipements

La plateforme a été utilisée pour la construction et la validation de structures résolues par cristallographie ou Cryo-EM, ou pour l’exploration de données atomiques et structurales. L’aspect immersif de la plateforme permet également d’explorer des ensembles moléculaires complexes en groupes afin de faciliter la formulation d’hypothèses. Dans la même salle, des casques de réalité virtuelle immersifs sont également disponibles, pour des ensembles de données tridimensionnelles très complexes. Des logiciels personnalisés sont développés pour exécuter des tâches hautement spécialisées, en plus d’une large gamme de logiciels communs mis à disposition pour couvrir les besoins des utilisateurs. L’équipement de la plateforme et sa convivialité la rendent idéale pour être utilisée dans un contexte plus large que la biologie ou la bioinformatique. Elle est régulièrement utilisée dans des projets d’histoire des sciences, ainsi que dans l’éducation et la vulgarisation scientifique.

Prestations

La plateforme propose aux chercheurs un mur d’écrans stéréoscopique de grande taille et de haute
résolution pour l’exploration/manipulation de leur données. Il est possible, notamment :

  •  Afficher des images hautes résolutions (MEB, Confocal, etc)
  •  Afficher des structures de macromolécules et des trajectoires de simulations en 3D (Pymol, Chimera, Coot, VMD, UnityMol, etc)
  • Visualiser simultanément différentes données grâce à la grande surface de visualisation.
  • Afficher simultanément le contenu de PC Portables (jusqu’à 4) sur le mur afin de faciliter les échanges lors de réunions.

Remerciements & Tarification

Phrase à inclure pour toute publication utilisant des résultats acquis grâce à la plateforme Mur de visualisation de l’IBPC :

The authors acknowledge access to the visualization platform of the IBPC institute that is supported by the CNRS, the « Initiative d’Excellence » program from the French State (Grant « DYNAMO », ANR-11-LABX-0011 and grant « CACSICE », ANR-11-EQPX-0008) and the Conseil Régional d’Île-de-France (SESAME grant).

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La décision relative aux tarifs de la plateforme Mur de visualisation de l’IBPC (DEC247239DR02) a établi les différents tarifs suivants :

prix de vente unitaire : demi-journée (HT)

  • Clients Privés : 499.46 €
  • Clients externes académiques : 288.71 €
  • Clients partenaires : 269.82 €   — Projets financés EUROPE Coûts éligibles 263.18 € —  Projets financés ANR Coûts éligibles 200.13 €
  • Facturation interne : 269.82 €   — Projets financés EUROPE Coûts éligibles 263.18 € —  Projets financés ANR Coûts éligibles 200.13 €

Liste de publications

Versini, R., Sritharan, S., Aykac Fas, B., Tubiana, T., Aimeur, S. Z., Henri, J., Erard, M., Nüsse, O., Andreani, J., Baaden, M., Fuchs, P., Galochkina, T., Chatzigoulas, A., Cournia, Z., Santuz, H., Sacquin-Mora, S., & Taly, A. (2024). A Perspective on the Prospective Use of AI in Protein Structure Prediction. Journal of Chemical Information and Modeling, 64(1), 26–41. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01361
Gagelin, A., Largeau, C., Masscheleyn, S., Piel, M. S., Calderón-Mora, D., Bouillaud, F., Hénin, J., & Miroux, B. (2023). Molecular determinants of inhibition of UCP1-mediated respiratory uncoupling. Nature Communications, 14(1), 2594. https://doi.org/10.1038/s41467-023-38219-9
Corey, R. A., Baaden, M., & Chavent, M. (2023). A brief history of visualizing membrane systems in molecular dynamics simulations. Frontiers in Bioinformatics, 3. https://doi.org/10.3389/fbinf.2023.1149744
Lanrezac, A., & Baaden, M. (2023). UNILIPID, a Methodology for Energetically Accurate Prediction of Protein Insertion into Implicit Membranes of Arbitrary Shape. Membranes, 13(3), 362. https://doi.org/10.3390/membranes13030362
Zhang, Y., & Baaden, M. (2023). Molecular Insights into Substrate Binding of the Outer Membrane Enzyme OmpT. Catalysts, 13(2), 214. https://doi.org/10.3390/catal13020214
Kuťák, D., Vázquez, P.-P., Isenberg, T., Krone, M., Baaden, M., Byška, J., Kozlíková, B., & Miao, H. (2023). State of the Art of Molecular Visualization in Immersive Virtual Environments. Computer Graphics Forum, 42(6), e14738. https://doi.org/10.1111/cgf.14738
Lanrezac, A., Laurent, B., Santuz, H., Férey, N., & Baaden, M. (2022). Fast and Interactive Positioning of Proteins within Membranes. Algorithms, 15(11), 415. https://doi.org/10.3390/a15110415
Baaden, M. (2022). Deep inside molecules — digital twins at the nanoscale. Virtual Reality & Intelligent Hardware, 4(4), 324–341. https://doi.org/10.1016/j.vrih.2022.03.001
Molza, A.-E., Westermaier, Y., Moutte, M., Ducrot, P., Danilowicz, C., Godoy-Carter, V., Prentiss, M., Robert, C. H., Baaden, M., & Prévost, C. (2022). Building Biological Relevance Into Integrative Modelling of Macromolecular Assemblies. Frontiers in Molecular Biosciences, 9. https://doi.org/10.3389/fmolb.2022.826136
Spalvieri, D., Mauviel, A.-M., Lambert, M., Férey, N., Sacquin-Mora, S., Chavent, M., & Baaden, M. (2022). Design – a new way to look at old molecules. Journal of Integrative Bioinformatics, 19(2), 20220020. https://doi.org/10.1515/jib-2022-0020
Lanrezac, A., Férey, N., & Baaden, M. (2022). Wielding the power of interactive molecular simulations. WIREs Computational Molecular Science, 12(4), e1594. https://doi.org/10.1002/wcms.1594
Martinez, X., & Baaden, M. (2021). UnityMol prototype for FAIR sharing of molecular-visualization experiences: from pictures in the cloud to collaborative virtual reality exploration in immersive 3D environments. Acta Crystallographica Section D: Structural Biology, 77(6), 746–754. https://doi.org/10.1107/S2059798321002941
Hardiagon, A., Murail, S., Huang, L.-B., van der Lee, A., Sterpone, F., Barboiu, M., & Baaden, M. (2021). Molecular dynamics simulations reveal statistics and microscopic mechanisms of water permeation in membrane-embedded artificial water channel nanoconstructs. The Journal of Chemical Physics, 154(18), 184102. https://doi.org/10.1063/5.0044360
Martinez, X., & Baaden, M. (2020). Scruter les molécules en réalité virtuelle, pour quoi faire ? L’Actualité Chimique, 448, 23–26. https://hal.science/hal-02946000
Martinez, X., Hardiagon, A., Santuz, H., Murail, S., Barboiu, M., Sterpone, F., & Baaden, M. (2020). Using Computer Simulations and Virtual Reality to Understand, Design and Optimize Artificial Water Channels. In S. Piotto, S. Concilio, L. Sessa, & F. Rossi (Eds.), Advances in Bionanomaterials II (pp. 78–99). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47705-9_8
Maes, A., Martinez, X., Druart, K., Laurent, B., Guégan, S., Marchand, C. H., Lemaire, S. D., & Baaden, M. (2018). MinOmics, an Integrative and Immersive Tool for Multi-Omics Analysis. Journal of Integrative Bioinformatics, 15(2). https://doi.org/10.1515/jib-2018-0006