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"Automatisation"
on en est pas loin avec cet outil publié aujourd’hui dans Genome Biology
Le séquençage du génome humain pour 30$, c’est la promesse faite par David Weitz, co-fondateur de GnuBio au cours de l’année 2010. Trois ans plus tard, la start-up vient de lancer en béta-test son nouveau procédé de séquençage à haut débit. Il s’agit du premier système entièrement intégré (amplification des cibles, enrichissement, séquençage et analyse) qui propose pour le moment une application de target-sequencing destinée aux cliniciens et dédiée au diagnostic moléculaire.
En 2010, David Weitz et son équipe de l’Université d’Harvard ambitionnent de développer une nouvelle technologie de séquençage à haut-débit, alliant les technologies de biologie moléculaire aux procédés de microfluidique développés quelques années plus tôt (2004) au sein de la société RainDance technologies.
Cette nouvelle approche repose sur la capacité à générer des gouttes de l’ordre du picolitre et pouvant être déplacée sur une puce microfluidique. Ces gouttes peuvent renfermer soit un couple d’amorces, des adaptateurs, ou tout autre type de réactifs nécessaires aux étapes de préparation de librairie et de séquençage (séquençage par hybridation-ligation, type SOLiD avec une fidélité de 99.99%). Dès lors, leurs quantités utilisées au sein de ces picogouttes sont considérablement revues à la baisse, ce qui constitue le point clé à une réduction des coûts de séquençage et donc la perspective d’un séquençage de génome humain à 30$, selon David Weitz.
Les projets de GnuBio sont désormais d’élargir le champs d’applications de leur séquenceur à l’analyse transcriptomique (RNA-seq), l’étude de la méthylation (ChiP-seq) ou encore le séquençage de génome entier. La société ambitionne une commercialisation de leur équipement au cours de l’année 2014.
A suivre…
Lors d’articles précédents nous vous avions présenté le logiciel de Workflow Galaxy, qui permet d’analyser et de visualiser toutes sortes de données biologiques à partir d’une interface simple d’utilisation.
Galaxy est en fait une brique d’une collection d’outils dédiés à l’analyse et au stockage de données biologiques : GMOD ( Generic Model Organism Database )
Le lundi 14 mai a été l’occasion pour nous d’assister à une conférence sur l’utilisation de certains des outils GMOD, dont voici les principaux enseignements :
> Le projet GMOD a pour objectif de fournir à l’utilisateur biologiste un ensemble d’outils interconnectés, libre de droit (open-source), générique (pour tous types de données biologiques) et facile d’utilisation (à travers des services Web principalement)
> Les outils GMOD sont développés (et donc installés) par des bioinformaticiens pour une utilisation par des biologistes.
> Certains outils sont indispensables à GMOD, pour la manipulation de données génomiques, c’est le cas des outils Chado et Gbrowse qui sont respectivement les squelettes pour la manipulation et pour la visualisation des données biologiques.
Le schéma ci-dessous décrit les modules et interactions présentés lors de cette journée thématique :
GMOD - Modules et interactions présentés le 14 juin
En résumé :
> Chado est un schéma générique de base de données relationnelles pour le stockage de tous types de données biologiques.
Description détaillée : GMOD-CHADO
> GBrowse est un outil de visualisation de données biologiques très puissant et certainement l’outil le plus populaire de la suite GMOD
Description détaillée : GMOD-GBROWSE
> Biomart est un outil de recherches avancées (ou requêtes complexes) pour la base de donnée relationnelle Chado
> Apollo est un module pour la correction manuelle d’annotation structurelle
Description détaillée : GMOD-APOLLO
> Tripal est une interface web développée en PHP pour interrogation de Chado
Pour aller plus loin : Détails techniques sur l’utilisation des outils GMOD :
Environnement informatique : CHADO fonctionne par défaut avec Postgres-Sql. Pour l'interfaçage avec Tripal, la solution étant développée avec PHP, il est nécessaire d'installer un serveur Web Apache. Gbrowse peut s'utiliser à partir de l’interface Tripal mais également en "stand-alone". Afin d'accélérer la visualisation des données il est vivement recommandé d'utiliser les adapteurs Bio::DB::*, soit en relais entre Chado et Gbrowse (présentés dans cet article), soit en dupliquant les informations dans les deux bases de données (la visualisation ne se connecte qu'à Bio::DB sans passer par CHADO). Intuitivement, nous privilégions la première solution qui n’entraîne pas de duplication.
Pour conclure, GMOD propose un ensemble de modules pour la standardisation des processus bioinformatique : stockage et manipulation de données biologiques, visualisation et analyses avancées (assemblage, annotation…).
L’utilisation de tels outils (open-source) va dans le bon sens pour le partage scientifique et la standardisation des processus utilisés lors de l’analyse bioinformatique. Cela n’était pas le but de la conférence à laquelle nous avons assistée mais il serait également intéressant de connaître les conditions pour intégrer ces propres outils bioinformatiques en tant que brique GMOD.
GMOD est donc intéressant si :
> vous souhaitez stocker et gérer vos données biologiques
> vous cherchez des solutions d’analyses bioinformatiques déjà développées et robustes
Les biologistes sont les utilisateurs des outils GMOD, en revanche l’installation, l’administration et la formation des utilisateurs ne peuvent échapper à l’intervention, au moins ponctuelle, d’un bioinformaticien.
Si vous projetez d’utiliser ces outils, nous vous conseillons donc dans un premier temps, de regrouper l’ensemble des acteurs, installateurs comme utilisateurs de GMOD, afin de présenter les solutions offertes par l’outil et déterminer les besoins et objectifs pour votre propre utilisation.
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.
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.
