L'Apprentissage Automatique/Fouille de Données joue un rôle important dans le domaine de la bioinformatique et des sciences biomédicales. Par exemple, une approche couramment utilisée pour découvrir des réseaux de régulation de gènes met l'accent sur l'intégration des informations transcriptomiques et génomiques. Une stratégie pour accomplir cela implique, premièrement, l'application d'algorithmes de clustering aux données d'expression génique, ensuite, l'isolation de régions en amont des gènes dans les clusters et enfin, l'analyse des clusters pour trouver des motifs cis-régulatrices communes. En effet, les techniques d'apprentissage automatique, telles que les techniques de clustering ou les algorithmes supervisés (par exemple Support Vectors Machines) peuvent être utilisées en biologie des systèmes, où; la fouille de données est utilisée pour l'identification des composants simples, ainsi que la connexion de différents composants grâce à l'intégration de données.

Ce projet, coordonné par la Prof. Teresa Ludermir (CIn/UFPE , Brésil), rassemble des chercheurs de plusieurs institutions au Brésil (UFPE/Recife, UFRPE/Recife, COPPE-UFRJ/Brésil, USP/São Carlos) et la France (LIFO/Université d'Orléans ). Il a pour but d'étudier l'apport de techniques d'apprentissage automatique à des problèmes de bioinformatique.