L'émergence de la génomique fonctionnelle est récente, et découle de la réalisation du séquençage de plusieurs génomes entiers, dont le génome humain. Une activité importante consiste maintenant à définir les fonctions associées à chacun des gènes identifiés et à préciser les réseaux de relations existant entre eux. Parmi les approches expérimentales permettant de réaliser cette tâche, l'une des plus prometteuses correspond aux biopuces d'ADN, qui permet de quantifier simultanément l'expression de plusieurs milliers de gènes dans un échantillon.
Poursuivant l'effort entrepris depuis 2 ans à l'IPMC de Sophia Antipolis, où une plate-forme CNRS/INRA produit et analyse des biopuces d'ADN, et auquel l'INRIA est associée à travers la mise à disposition d'un Ingénieur Associé (Hélène Prieto), nous proposons de mettre en rapport les données expérimentales déjà générées sur la plate-forme de Sophia Antipolis par la technique des biopuces avec le corpus de connaissances déjà existant (disponible sous la forme d'articles scientifiques répertoriés. Pour ce faire, nous proposons de développer une architecture logicielle permettant de conserver la trace de toutes les manipulations impliquant les biopuces d'ADN, ainsi qu'une méthode permettant la capitalisation et la valorisation des connaissances générées au cours des expériences. Plus spécifiquement le projet se propose de concevoir MEAT, une Mémoire d'expériences sur l'Analyse du Transcriptome. La modélisation et la matérialisation de MEAT reposera principalement sur les technologies de l'ingénierie des connaissances et du Web sémantique.