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"Analyse de données"
Le réseau régional d’ingénieurs en bioinformatique de Lille et le PPF bioinformatique organisent lundi 14 Mai 2012 une conférence sur l’utilisation des outils GMOD (Generic Model Organism Database). Cette conférence se déroulera de 13h30 à 17h30 dans l’amphithéâtre de l’Institut de Biologie de Lille.
« Le projet GMOD a pour objectif de fournir une série d’outils génériques, clé en main, pour gérer et visualiser différents types de données biologiques. »
Deux interventions sont prévues :
Olivier Arnaiz du CGM Centre de Génétique Moléculaire (UPR 3404 Gif-sur-Yvette) introduira GMOD tout en se focalisant plus particulierement sur deux outils : Chado et Gbrowse. Chado est un schéma de base de données relationnelles qui permet d’intégrer des données « omiques » (génomiques, transcriptomices, séquençages…), tandis que GBrowse est un outil permettant de visualiser des annotations sur un génome.
Joelle Amselem de l’INRA – URGI (BIOGER Versailles) présentera un outil d’annotation développé à l’URGI à partir de modules GMOD. Deux exemples concrets d’utilisation seront développés.
Pour en savoir plus, vous pouvez télécharger le programme ici.
Si vous souhaitez des informations sur GMOD, je vous invite à consulter la présentation de GMOD.
Cet article a pour but d’aider à la mise en place d’un serveur Galaxy en local. Il décrira également les avantages et inconvénients d’une telle approche par rapport à d’autres utilisations (Galaxy en ligne et Galaxy sur cloud).
Pour une définition de ce qu’est le logiciel de workflow Galaxy vous pouvez lire l’article précédemment posté sur ce blog ou accéder à la description PLUME du logiciel.
Préambule :
Il existe trois méthodes pour utiliser Galaxy :
> En local : c’est la méthode que nous décrirons ci-dessous
> En ligne : outre l’instance principale de Galaxy, de multiples organismes ouvrent l’utilisation de leurs serveurs Galaxy à l’extérieur ( pour une liste exhaustive cliquer ici)
> Sur un cloud : On utilise notre propre instance (virtuelle) de Galaxy mais au lieu d’être déployés sur une machine locale, les « jobs » sont envoyés sur le cloud de Amazon
Chaque approche a ses avantages et ses inconvénients, nous les détaillerons plus bas.
Installation :
Un grand nombre d’indications sont extraites du tutorial d’installation de Galaxy en local, disponible, en anglais, à cette adresse – http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Get%20Galaxy.
Ce qu’il faut retenir de l’installation de Galaxy en local est qu’il est possible de mettre en place un serveur en moins de 10 minutes!
Brève Explication du processus d’installation (sous un serveur Debian – les étapes seront les même pour Ubuntu):
Ouvrir une invite de commande
– Vérifier sa version de python :
python --version
La version 2.5 (et au-delà) est suffisante pour un bon fonctionnement de Galaxy.
– Installer le système de gestion de version mercurial : la version 1.6 est suffisante. S’ il est déjà installé, vérifier votre version :
hg --version
– Télécharger l’archive dans un répertoire (par exemple « workflow ») approprié :
hg clone http://bitbucket.org/galaxy/galaxy-dist
– Lancer Galaxy! Dans le répertoire galaxy-dist :
sh run.sh --reload
Note : reload permet de fermer correctement l’application sous debian (et ubuntu)
A ce stade, le programme devrait initialiser l’application.
Vous pouvez maintenant accéder à votre serveur Galaxy à l’adresse suivante : http://localhost:8080
Bienvenue sur votre installation de Galaxy en local
Evidemment ce tutoriel est court et ne prend pas en compte la configuration plus fine de l’application. Pour plus de détails sur l’installation mais aussi sur l’utilisation je vous invite à lire (et à tester) les excellentes explications consultables sur le site de Galaxy :
http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Get%20Galaxy
http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Training/
Pour les (heureux) propriétaires d’un serveur de calcul :
http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Config/Performance/Cluster
Pour l’utilisation de Galaxy dans un environnement de production – ou si vous voulez directement installer votre serveur Galaxy en partant sur des bases solides :
http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Config/Performance/Production%20Server
Utilisation :
Il faut savoir que Galaxy en local fait souvent un lien vers les logiciels sans que ces derniers ne soient présents « physiquement » sur votre serveur. Ainsi le mapping avec BWA ne marchera pas, à moins que vous installiez au préalable bwa sur le serveur. C’est le cas de pas mal d’outils, donc si vous rencontrez parfois des erreurs lors de l’exécution, il est fort probable qu’il vous faudra d’abord installer les outils utilisés par Galaxy.
Un des inconvénients majeurs de la version en ligne concerne la limitation de chargement de jeux de données à 2 Gb. En séquencage haut-débit cette limite est très souvent atteinte. En ligne il est possible de contourner cette limitation en chargeant ses fichiers par FTP. Mais on ne peut éviter le problème du débit (temps de transfert long) et de la confidentialité des données.
En local, cette la limitation est également fixée à 2 Gb, et il y a également la possibilité de charger ces jeux de données directement dans le logiciel, sans passer par une phase de chargement (« upload ») en installant son propre FTP. Évidement en local, le débit est fortement accéléré.
Pour ce faire, vous pouvez lire le tutoriel suivant en anglais ou suivre les indications ci-dessous :
http://wiki.g2.bx.psu.edu/Admin/Config/Upload%20via%20FTP
ou regarder la video tutoriel .
Comparaison entre les méthodes :
Comparatifs entres les différentes instances de Galaxy
Pour résumer, l’installation en local offre plusieurs avantages par rapport à la version en ligne, en terme de confidentialité, de taille de données, de transfert et de temps d’analyses. Quelques inconvénients subsistent notamment la contrainte d’investir dans une machine correcte si l’on veut obtenir un temps d’analyse correct ou la nécessité d’installer certains outils extérieurement à Galaxy.
Si l’on supprime l’aspect coût et les contraintes lors de la première installation, la solution Cloud semble la plus pertinente si l’on a pas accès à des environnements matériels conséquents.
L’aspect « customisation » et particulièrement l’intégration de ses propres outils fera l’objet d’un prochain article.
Pierre Barthélémy, journaliste scientifique au monde, a publié hier sur son blog (passeurdesciences.blog.lemonde.fr) une interview de Etienne Danchin (directeur de recherche CNRS et directeur de l’EDB) qui nous parle de la nécessité de s’extraire du dogme du « tout-génétique » pour s’intéresser plus précisément à d’autres mécanismes qui régissent l’hérédité, tel que l’épigénétique, l’hérédité culturelle et environnementale.
Vous pouvez retrouver l’interview dans son intégralité ici :
Cette interview fait suite à la publication d’une synthèse sur l’hérédité non génétique et son rôle dans l’évolution parue dans Nature Reviews Genetics en Juillet 2011 que vous pouvez consulter en intégralité ici.
Etienne Danchin n’est pas le seul à s’interroger sur la part réelle de la génétique dans les mécanismes de l’hérédité, nous vous conseillons une nouvelle fois l’excellente émission de Jean Claude Ameisen (à écouter dans ce post) qui aborde ces aspects de la transmission génétique et non génétique, entre générations.
- Principales voies transmises de génération en génération (Nature Reviews Genetics 12, 475-486 (July 2011))
L’hérédité culturelle est une composante en général peu discutée (notamment dans le domaine animal): quelle est la part de variation phénotypique qui peut être expliquée par une transmission sociale (ou transmission par apprentissage)? A noter que le rôle de la composante culturelle dans l’hérédité a été formalisé dans les années 1970, ça ne date donc pas d’hier, mais comme toutes les composantes non génétiques impliquées dans l’hérédité elle s’est retrouvée minimisée, voire ignorée, au profit de la composante génétique.
Quoi qu’il en soit, à l’heure de l’arrivée de la 3eme génération de séquenceur haut-débit et de la génération toujours plus astronomique de données génomiques, il est toujours bon de rappeler que le seul transfert de gènes n’explique qu’une proportion des mécanismes étudiés.
Pierre Barthélémy, journaliste scientifique à publié hier sur son blog (passeurdesciences.blog.lemonde.fr) une interview de Etienne Danchin (directeur de recherche CNRS) qui nous parle de la nécéssité de sortir du dogme du « tout-génétique » pour s’intérésser plus précisement à d’autre mécanisme qui régisse l’hériédité, l’épigénétique, l’hérédité génétique et environementale.
Vous pouvez retrouver l’interview dans son intégralité ici :
Cet interview est le résultats d’une synthèse sur l’hérédité non génétique et son rôle dans l’évolution publié dans Nature Reviews Genetics en Juillet 2011 que vous pouvez consulter en intégralité ici.
Etienne Danchin n’est pas le seul à s’intéroger sur la place réelle de la génétique dans les mécanisme de l’hérédité, nous vous conseillons une nouvelle fois l’excellente émission de Jean Claude Ameisen (à écouter dans ce post).
Il y a quelques semaines, nous avions discuté de l’utilisation de logiciel de Workflow pour la bioinformatique. Il est temps de passer à la pratique en vous présentant un de ses dignes représentants : Galaxy.
Page d'accueil du site du workflow Galaxy
Le workflow Galaxy fournit un ensemble d’outils pour la manipulation et l’analyse de données génomiques. Il est très intuitif dans l’utilisation ce qui en fait une cible de choix pour le biologiste.
Il est possible d’utiliser Galaxy directement depuis le serveur. Avantage conséquent pour les bioinformaticiens il est possible d‘installer sa propre instance de serveur Galaxy, cette option fera l’objet d’un prochain post technique.
Du point de vue de l’interface graphique :
Interface principale - Workflow Galaxy
On peut également créer des workflows, les enregistrer dans un espace dédié, les partager, et les exécuter de façon automatique.
Pour exemple ce workflow de métagenomique publié gratuitement par un utilisateur de Galaxy (vous devez être connecté pour visualiser le workflow dans Galaxy)
Workflow analyse métagénomique - Galaxy
Les outils dédiés analyse de données NGS sont régulièrement mis à jour et nul doute que d’ici peu, certains seront dédiés IonTorrent.
Les tutoriels sont également très bien faits, on apprend très vite à maitriser l’environnement grâce à des dizaines de vidéos d’aides.
Galaxy offre donc la possibilité d’exécuter des analyses bioinformatiques sans effort de programmation. La version en ligne est intéressante car elle permet de se familiariser aux logiciels et d’exécuter l’analyse depuis un portable, mais la possibilité d’intégrer ces propres outils (nous y reviendrons) est indéniablement un gros avantage de la version locale.
Si nous devions citer un inconvénient, plutôt d’actualité : l’utilisateur est obligé de charger ses données en mémoire dans Galaxy, le temps de chargement peut être très long si l’on manipule des données issues d’expériences NGS. D’autres workflows tels que Ergatis, fonctionnent en local et permettent à l’utilisateur d’utiliser directement les données présentent sur l’ordinateur.
Pour en savoir plus :
La description complète du logiciel Galaxy en Français sur PLUME :
http://www.projet-plume.org/fiche/galaxy
Le Galaxy Wiki :
http://wiki.g2.bx.psu.edu/FrontPage
La publication associée :
Qui sommes nous?
Christophe Audebert [@]
En charge de la plateforme génomique
du département recherche et développement
de la société Gènes Diffusion .
Renaud Blervaque [@]
Biologiste moléculaire, chargé d'études génomiques.
Gaël Even [@]
Responsable bioinformatique au sein
du département recherche et développement de la société Gènes Diffusion.
