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  • Métagénomique comparative de novo à grande échelle

    Gaetan Benoit
    Wednesday, November 29, 2017 - 13:45
    Room Métiviers
    Talk abstract: 
    La métagénomique vise à étudier le contenu génomique d’un échantillon extrait d’un milieu naturel. Parmi les analyses de données métagénomiques, la métagénomique comparative a pour objectif d’estimer la similarité entre deux ou plusieurs environnements d’un point de vue génomique. L’approche traditionnelle compare les échantillons sur la base des espèces identifiées. Cependant, cette méthode est biaisée par l’incomplétude des bases de données de références.
    La métagénomique comparative est dite de novo lorsque les échantillons sont comparés sans connaissances a priori. La similarité est alors estimée en comptant le nombre de séquences d’ADN similaires entre les jeux de données. Un projet métagénomique génère typiquement des centaines de jeux de données. Chaque jeu contient des dizaines de millions de courtes séquences d’ADN de 100 à 200 nucléotides (appelées lectures). Dans le contexte du début de cette thèse, il aurait fallu des années pour comparer une telle masse de données avec les méthodes usuelles. Cette thèse présente des approches de novo pour calculer très rapidement la similarité entre de nombreux jeux de données.
    Les travaux que nous proposons se basent sur le k-mer (mot de taille k) comme unité de comparaison des métagénomes. La méthode principale développée pendant cette thèse, nommée Simka, calcule de nombreuses mesures de similarité en remplacement les comptages d’espèces classiquement utilisés par des comptages de grands k-mers (k > 21). Simka passe à l’échelle sur les projets métagénomiques actuels grâce à un nouvelle stratégie pour compter les k-mers de nombreux jeux de données en parallèle.
    Les expériences sur les données du projet Human Microbiome Projet et Tara Oceans montrent que les similarités calculées par Simka sont bien corrélées avec les similarités basées sur des comptages d’espèces ou d’OTUs. Simka a traité ces projets (plus de 30 milliards de lectures réparties dans des centaines de jeux) en quelques heures. C’est actuellement le seul outil à passer à l’échelle sur une telle quantité de données, tout en étant complet du point de vue des résultats de comparaisons.
     
     
    --- english version ---
     
    Large scale de novo comparative metagenomics
     
    Metagenomics studies the genomic content of a sample extracted from a natural environment. Among available analyses, comparative metagenomics aims at estimating the similarity between two or more environmental samples at the genomic level. The traditional approach compares the samples based on their content in known identified species. However, this method is biased by the incompleteness of reference databases.
    By contrast, de novo comparative metagenomics does not rely on a priori knowledge. Sample similarity is estimated by counting the number of similar DNA sequences between datasets. A metagenomic project typically generates hundreds of datasets. Each dataset contains tens of millions of short DNA sequences ranging from 100 to 150 base pairs (called reads). In the context of this thesis, it would require years to compare such an amount of data with usual methods.
    This thesis presents novel de novo approaches to quickly compute the similarity between numerous datasets. The main idea underlying our work is to use the k-mer (word of size k) as a comparison unit of the metagenomes. The main method developed during this thesis, called Simka, computes several similarity measures by replacing species counts by k-mer counts (k > 21). Simka scales-up today’s metagenomic projects thanks to a new parallel k-mer counting strategy on multiple datasets.
    Experiments on data from the Human Microbiome Project and Tara Oceans show that the similarities computed by Simka are well correlated with reference-based and OTU-based similarities. Simka processed these projects (more than 30 billions of reads distributed in hundreds of datasets) in few hours. It is currently the only tool able to scale-up such projects, while providing precise and extensive comparison results.

     

  • TBA

    Pierre Morisse
    Thursday, December 7, 2017 - 10:30
    Room Minquiers
    Talk abstract: 

    TBA

  • TBA

    Alexandra Prieux - Franck Molina (Alcediag - Groupe Alcen)
    Thursday, December 21, 2017 - 10:30
    Room Minquiers
    Talk abstract: 

    TBA

  • Novel Pattern Mining Techniques for Genome-wide Association Studies

    Hoang Son Pham (IRISA/INRIA lab, University Rennes 1)
    Friday, December 22, 2017 - 14:00
    Room Metiviers
    Talk abstract: 
    Discovering high-order SNP combinations associated with diseases is an important task of bioinformatics.
    Once  new  genetic associations are identified, they can be used to develop better strategies to detect, treat and prevent the diseases.
    Recently, this issue has been effectively tackled with discriminative pattern mining algorithms.
    However, the number of SNPs is often very large, discovering of SNP combinations remains many challenges.
    To address these challenges this thesis has been advanced the state-of-the-art discriminative pattern mining techniques to discover SNP combinations associated with interesting phenotype.
    Different solutions have been proposed in this thesis to tackle GWAS analysis.
    These solutions focus on efficient association strength evaluation, statistically significant discriminative SNP combinations discovery and interesting SNP combinations visualization.
    The solutions proposed in this thesis are also promising for other tasks of bioinformatics such as differential gene expression discovery, phosphorylation motifs detection and regulatory motif combination mining.
     
     
  • TBA

    Romain Koszul (Pasteur)
    Thursday, January 25, 2018 - 10:30
    Room Minquiers
    Talk abstract: 

    TBA

  • TBA

    Emmanuelle Genin (UMR 1078 Genetics, functional genomics and biotechnology )
    Friday, February 2, 2018 - 10:30
    Room Minquiers
    Talk abstract: 

    TBA