Seminaires

Les séminaires ont lieu les mardis à 14h dans l'amphithéâtre du CGFB (sauf avis contraire)

 

Prochain Séminaire :

8 Décembre 2020 - Jean Delmotte, Université de Montpellier (IHPE, UMR 5244), France

Abstract :

Phylogeography, genetic diversity and connectivity of Ostreid herpesvirus-1 population in France

 

Recurrent mortalities have been affecting juvenile Pacific oysters (Crassostrea gigas) for more than 30 years. Among the pathogens involved, the preponderant role of the Ostreid herpesvirus 1 (OsHV-1) virus in the mortality syndrome called “Pacific Oyster Mortality Syndrome” (POMS) has recently been demonstrated. The OsHV-1 epidemics in oyster farming areas have made this virus a major threat to the oyster industry. However, genomic epidemiology in certain regions at risk, in particular in France, remains limited. We report 21 OsHV-1 genomes generated using high-throughput sequencing during mass mortality episodes in 3 regions of the French coast. Using new bioinformatics methodology and adopting a three-set genomic variation analysis strategy, we reveal the connectivity of OsHV-1 viral population in France. The main source is probably the Marenne d'Oléron area, the viruses are then introduced into other shellfish-growing areas, probably following the transfer of oyster spat. The spatial heterogeneity of the transmission of OsHV-1 calls into question the surveillance of malacoherpesviruses and disease control measures.

 

Séminaires à venir

9 Février 2021 - Samuel Chaffron (Université de Nantes)

 

Séminaires passés

24 Novembre 2020 - Tiffany Delhomme (IRB Barcelone, Espagne)

Abstract :

Dessiner le paysage des mutations génétiques à partir de l’analyse de données “difficiles” à l’aide de needlestack et hyperstack.

La génomique moderne possède un fort potentiel d'application en cancérologie, et tient actuellement toutes ces promesses grâce au séquençage nouvel génération (NGS). Cette puissante technologie permet de déterminer les séquences ADN de plusieurs centaines voire milliers d'individus en coût et en temps raisonnables, et s’applique aussi depuis peu à la détection du génome de cellules individuelles. Néanmoins, elle est propice aux erreurs deux types: de séquençage, et d’amplification dans le cas du séquençage de cellules uniques. Dans un premier temps, je vais vous présenter needlestack, un nouvel outil bioinformatique qui permet de détecter efficacement les mutations somatiques, même présentes en faible proportion, à partir de données NGS, et ses applications en détection précoce du cancer. Dans un second temps, je vais vous présenter hyperstack, une adaptation de needlestack pour la reconstruction des profiles mutationels à partir de données de cellules uniques. Hyperstack integre une etape d’apprentissage automatique supplémentaire afin d’estimer les erreurs d’amplification, en plus des erreurs de séquençage estimées par needlestack. Finalement, je présenterais une application d’hyperstack à des données d’ADN de cellules uniques à couverture très faible.

11 Février 2020 - Anais Baudot (Marseille Medical Genetics Institute, Aix-Marseille Université )

Mining networks to study rare and common diseases

Abstract :

Networks are scaling-up the analysis of gene and protein functions, thereby offering new avenues to study the diseases in which these macromolecules are involved. I will discuss the exploration of -omics networks containing thousands of physical and functional interactions between genes and proteins. In particular, we now focus on multiplex networks, i.e., networks composed of layers containing the same nodes but different interaction categories, such as protein-protein interactions, molecular complexes or correlations of expression.

We develop algorithms (e.g., community detections, random walks) to explore these large and complex biological networks, integrate information (e.g., expression), and mine the functional knowledge they contain. I will show how we use these tools to study rare and common genetic diseases, in particular premature aging diseases and diseases-disease comorbidity relationships.

Associated publications

  • The DREAM Module Identification Challenge Consortium, Choobdar S, Ahsen ME, Crawford J, Tomasoni M, Fang T, et al. Assessment of network module identification across complex diseases. Nature Methods. 2019 Sep;16(9):843–52.
  • Valdeolivas A, Tichit L, Navarro C, Perrin S, Odelin G, Levy N, et al. Random Walk with Restart on Multiplex and Heterogeneous Biological Networks. Bioinformatics. 2018 Jul 18;
  • Ibáñez K, Boullosa C, Tabarés-Seisdedos R, Baudot A, Valencia A. Molecular Evidence for the Inverse Comorbidity between Central Nervous System Disorders and Cancers Detected by Transcriptomic Meta-analyses. Horwitz MS, editor. PLoS Genetics. 2014 Feb 20;10(2):e1004173.

 

4 Février 2020- Alexandra Calteau (LABGeM bioinformatics team of the UMR 8030 Genomics Metabolics, research structure of Genoscope )

TITRE : MicroScope: an integrated platform for the annotation and exploration of microbial gene functions through genomic, pangenomic and metabolic comparative analysis
Résumé :
Le séquençage du génome à grande échelle et l'utilisation de plus en plus massive d'approches à haut débit produisent une grande quantité de nouvelles informations qui transforment complètement notre compréhension de milliers d'espèces microbiennes. Cependant, malgré le développement d'approches bioinformatiques puissantes, l'interprétation complète du contenu de ces génomes reste une tâche difficile. Lancée en 2005, la plate-forme MicroScope (https://www.genoscope.cns.fr/agc/microscope) est en développement continu et fournit des analyses pour des projets de génomes procaryotes ainsi que la reconstruction de réseaux métaboliques et des expériences post-génomiques permettant aux utilisateurs d'améliorer la compréhension des fonctions génétiques. Récemment, de nouveaux outils et pipelines ont été développés pour effectuer des analyses comparatives sur des centaines de génomes à partir de graphiques de pangénomes.
À ce jour, MicroScope contient des données pour plus de 12 300 génomes microbiens, dont une partie est conservée et entretenue manuellement par des microbiologistes (> 4700 comptes personnels en janvier 2020). La plateforme permet un travail collaboratif dans un contexte génomique comparatif riche et améliore les efforts de conservation communautaires.

 

22 Octobre 2019  - Guillaume Bernard (Sorbonne university, MNHN, Paris)

Next-generation phylogenomics: alignment-free approaches, sequence similarity networks and more.

 

8 Octobre 2019 - Laurent Brehelin (LIRMM, Montpellier)

Probing transcriptional regulation with statistical models

 

21 Mai 2019 - Eduardo Rocha (Institut Pasteur)

Horizontal gene transfer: from acquisition to functional innovation

 

7 Mai 2019 - Florian Thibord (UPMC Université Paris 6)

Alignement des données miRseq

 

26 Mars 2019 - Julien Chiquet (AgroParisTech)

A collection of Poisson lognormal models for multivariate analysis of count data

 

19 Février 2019 - Magali Champion (Université Paris Descartes)

AMARETTO: Multi-omics data fusion for cancer data

 

8 Janvier 2019 - Warren Francis (University of Southern Denmark)

Comparative genomics and the nature of placozoan species

 

29 Novembre 2018 - Antonio Marco (University of Essex, UK), TBA

On sex, mothers and microRNA

 

11 Novembre 2018 - Clovis Galliez (Université de Grenoble)

Making sense of the metagenomics mixture: identifying bacterial hosts from phage sequences and binning billions of contigs