GENET
Plateau Génomique et Transcriptomique d’infinity
En amont et en aval du séquençage, le plateau a pour vocation d’assister les équipes dans la réalisation, l’analyse et la valorisation de leurs projets reposant sur des approches NGS (e.g. RNA-Seq, ChiP-Seq, ATAC-Seq).
Notre équipe
BioInformatique : Margot Zahm (IR Inserm)
Wet lab : Adeline CHAUBET (IE Inserm)
Référent scientifique : Olivier JOFFRE (MCU UPS)
L’activité
Dès le début du projet, le plateau propose d’aider les équipes à définir leur stratégie et à choisir les technologies à mettre en œuvre pour répondre à la question posée. Depuis la cellule et jusqu’à la librairie, il se propose ensuite de développer de nouvelles approches expérimentales lorsque le projet l’impose, de mener les expériences nécessaires à l’avancée du projet, et/ou de former les personnels des équipes à les réaliser. Le plateau se propose enfin de servir d’interface entre les équipes d’Infinity et la plateforme mutualisée régionale de séquençage du Génotoul.
Après séquençage, et comme pour la partie wet, l’analyse bioinformatique peut-être prise en charge et réalisée à 100% par le plateau ou être en partie déléguée aux équipes demandeuses. Vu la demande croissante en capacité d’analyse de données NGS, le plateau propose une activité de formation intense des biologistes, médecins… Cette stratégie permet d’infuser les compétences en bioinformatique au sein des équipes ayant un recours régulier aux approches NGS, et donc de les rendre peu à peu autonome, et ainsi de « réserver » les capacités d’analyse du plateau aux analyses complexes et/ou aux équipes n’ayant pas d’expertise dans le domaine.
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 :
Afin de répondre aux besoins des équipes, deux modes opératoires ont été adoptés :
Conduite de projet
Le client remplit une fiche projet dans laquelle il décrit brièvement le contexte, la problématique scientifique et le plan de l’étude envisagée.
Suite à un premier échange, la plateforme propose une méthode et une démarche expérimentale. Les détails techniques sont renseignés dans une fiche technique après accord entre le client et les personnels du plateau.
L’équipe de la plateforme fournit une fiche d’analyse décrivant toutes les étapes nécessaires à la transformation des données brutes en livrables. La date de début, le temps nécessaire et les livrables sont précisés au client. Le devis est envoyé au client pour signature.
Une fois signé, le projet est ajouté au calendrier d’analyse (premier arrivé, premier servi).
La partie “wet” du projet est réalisée par le personnel de la plate-forme en coordination avec les membres de l’équipe demandeuse. A l’issue des expériences, une fiche bilan reprenant notamment tous les contrôles qualité réalisé est renseignée et envoyée au client et au bioinformaticien.
Après séquençage, l’analyse bioinformatique est réalisée et les livrables sont transférés au client. Une confirmation de remise des résultats est signée par le client puis renvoyée à la plateforme.
Supervision du projet
Un membre de l’équipe demandeuse est formé à l’analyse bioinformatique (analyses courantes) par la bioinformaticienne de la plateforme. Cette personne réalise ensuite les analyses sur le projet. Cette responsabilité inclut la nécessité d’envoyer les fiches (projet, technique et bibliothèque) et le contrôle qualité à la plateforme. De cette manière, la plateforme suivra l’évolution du projet afin de valider les résultats obtenus aux différentes étapes clés de l’analyse.
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
- Chromium Controller (10X Genomics)
- Tape Station 4150 (Agilent)
- Sonicateur M220 (Covaris)
- Sonicateur Bioruptor Pico (Diagenode)
- Appareil PCR en temps réel Roche LightCycler 480
Softwares
Autres informations
Comité de pilotage
- Jean-Charles Guery (Eq 01)
- Stéphane Galiacy (Eq 02)
- Lilian Basso (Eq 03)
- Anne Dejean (Eq 04)
- Stéphanie Trudel-Ausseil (Eq 05)
- Nicolas Blanchard (Eq 06)
- Cécile Malnou (Eq 07)
- Sébastien Lhomme (Eq 08)
- Nabila Jabrane-Ferrat (Eq 09)
- Véronique Adoue (Eq 10)
- José Enrique Méjia (Eq 11)
- Isabelle Lamsoul (Eq 12)
- Manuel Diaz-Munoz (Eq 13)
- Jasper Kamphuis (Eq 14)
Les publications
2018 |
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. |
CNRS
Inserm
UT3
TRI-Genotoul
