Plateforme de Génomique et Transcriptomique

Créée en 2017 la plateforme répond aux besoins en bioinformatique et en biostatistique des équipes de recherche du CPTP. Ses domaines d’expertise sont l’analyse de données NGS provenant  d’expériences de RNAseq, de scRNAseq, de ChIPseq, d’ATACseq…

Members
Leader : Manuel LEBEURRIER (IE Inserm)

L’activité

Les services de la plateforme de bioinformatique s’adressent aussi bien à des biologistes que des bioinformaticiens. Les analyses concernent principalement des données de RNAseq, scRNAseq ChIPseq, ATACseq… Des chaînes de traitements spécifiques à ces types de données ont été developpés et déployés sur le Genotoul.  La plateforme réalise également des analyses concernant les biostatistiques (tests, représentations du big Data, ..) mais aussi la détection de mutations, la détection de fusion de gènes, les analyses de liaisons ou d’associations.

Les formations

La plateforme a également pour mission de diffuser son savoir-faire par le biais de formations régulières sur des thématiques variées appartenant aux domaines de la bioinformatique, de la biostatistique et de l’informatique. Les formations déjà réalisées concernent les sujets suivants :

NGS

  • Le nouvelles techniques de séquençage d’hier à aujourd’hui
  • Théorie et pratique autour des gènes différentiellement exprimés dans une expérience RNAseq
  • Découverte de l’environnement Galaxy à travers l’expression différentielle de gènes
  • Introduction aux lignes de commandes et découverte de Linux
  • Découverte des bases de données publiques
  • Gene Set Enrichment Analysis
  • Le RNAseq en cellules uniques
  • 10X genomics et ses outils
  • Single-CellSignatureExplorer

 

R

  • Initiation au logiciel R
  • La theorie des tests en pratique sous R
  • Le package R DESEQ2 pour l’expression différentielle de gène
  • Le package R Mixomics : PCA et PLSDA
  • Le package R ggPubR : générer des figures prêtes pour la publication
  • Le package R FlowAI : contrôle qualité automatique ou intéractives des fichiers de cytométrie en flux
  • Le package R FlowClean : nettoyage automatique des anomalies de fluorescence dans les fichiers de cytométrie en flux
  • Le clustering et la classification: du k-means au t-SNE

Le fonctionnement

Le fonctionnement :

La plateforme n’ayant pas la possibilité de réaliser l’intégralité des analyses du centre, il est nécessaire qu’une partie de celles-ci soit externalisée à l’intérieur des équipes demandeuses. Ainsi deux modalités de fonctionnement ont été mis en place :

La réalisation d’un projet par la plateforme

  1. Le client réalise une fiche projet décrivant le contexte, la question scientifique ainsi que le moyen envisagé pour y répondre, qui sera soumise à l’équipe par mail (fiche projet).
  2. Un entretien entre l’équipe et le client sur le design expérimental permet de mettre en place les détails techniques de la mise en place des expériences sans nuire à l’analyse ultérieure des données (fiche technique).
  3. L’équipe bioinformatique réalise un devis décrivant toutes les étapes nécessaires afin de transformer les données brutes en livrables. Ce devis précisera la date de début de l’analyse, le temps prévu pour effectuer celle-ci, ainsi que la date de rendu des résultats. Il détaillera les livrables qui seront au fournis au client. Ce devis est finalement transmis à la signature du client avant d’être retourné à l’équipe bioinformatique (fiche d’analyse).
  4. Une fois le devis signé reçu par l’équipe bioinformatique, celle-ci ajoutera le projet au planning des analyses.
  5. Une fois l’analyse terminée, les livrables qui ont été décidés seront mis à disposition du client par le biais du serveur stockage ou d’un disque dur externe. Une attestation de rendu de résultats devra donc ensuite être signée et retournée à l’équipe bioinformatique (fiche rendu des livrables).

 

Le suivi d’un projet réalisé par l’équipe demandeuse

  1. Par le biais des formations réalisées par la plateforme, une personne de l’équipe demandeuse sera formée aux analyses bioinformatiques courantes.
  2. Cette personne sera ensuite responsable des analyses à mettre en place pour le projet. Cette responsabilité inclut l’obligation de transmettre les informations de contrôle qualité à la plateforme bioinformatique. Ceci permettra ainsi à la plateforme de suivre l’évolution du projet ainsi que de valider les résultats des analyses aux différentes étapes clefs.

 

 

 

 

Les développements

Les développements auxquels participent la plateforme sont mis à disposition sur le GitHub repository : CPTPGenomicTranscriptomic.

  • Gene-Attributes : Une application shiny permettant de récupérer des identifiants de gènes Ensembl, des noms de gènes, des coordonnées et une description à partir d’une liste de gènes en utilisant le package R biomaRt.
  • Gene-Attributes-Multiple : Une application shiny permettant de récupérer des identifiants de gènes Ensembl, des noms de gènes, des coordonnées et une description à partir de plusieurs listes de gènes en utilisant le package R biomaRt.
  • FlowAIAll : Une application shiny permettant de nettoyer ces données de cytométrie en utilisant le package R FlowAI.
  • ShinyFlowClean : Une application shiny permettant de nettoyer ces données de cytométrie en utilisant le package R FlowClean.
  • shinyheatmap : Une application web pour créer des cartes de chaleur.
  • cytofkit2 : Une application shiny permettant de faire des tSNE et du Rphenograph sur des données de cytométrie.
  • OpenCyto : Une application shiny permettant de faire du gating automatique en utilisant le package R OpenCyto.
  • iSEE : The interactive Summarized Experiment Explorer
  • 3DtSNE : Une application shiny permettant d’explorer des données à travers un tSNE en 3D.
  • shinyCircos : Une application shiny permettant de genérer des graphes Circos.

Les équipments

Instruments

  • Bionanalyseur Agilent 2100
  • Sonicateur Covaris M220
  • Sonicateur Diagenode Bioruptor Pico
  • Appareil PCR en temps réel Roche LightCycler 480
Softwares

 

  • IPA (Quiagen)

 

Réservation

Autres informations


 

Comité de pilotage
  • Anne Dejean (CR INSERM)
  • Véronique Adoue (CR CNRS)
  • José Enrique Méjia (CR INSERM)
  • Nicolas Blanchard (CR1 Inserm)
  • Olivier Joffre (MCU UPS)
Les publications

2018

Célia Dupain Anne C. Harttrampf, Yannick Boursin Manuel Lebeurrier Windy Rondof Guillaume Robert-Siegwald Pierre Khoueiry Birgit Geoerger ; Massaad-Massade, Liliane

Discovery of new fusion transcripts in a cohort of pediatric solid cancers at relapse and relevance for personalized medicine Article de journal Forthcoming

Molecular Therapy, Forthcoming.

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