Mots-Clés

RNA-seq, long-reads, co-maturations, chloroplaste, épissage, édition

Description

Analyse de données long-read nanopore pour l'étude des co-maturations du transcriptome chloroplastique

Les données de séquençage nanopore, par leur longueur, permettent de voir sur un même read plusieurs évènements de maturation des ARNs messagers, par exemple d'édition ou d'épissage. Il devient donc possible d’étudier la dépendance entre ces évènements et d'étudier leur ordonnancement. Nous travaillons sur l'analyse de ce type de données pour l'étude du transcriptome chloroplastique. Nos premières analyses [1] suggèrent que les différents événements de maturation se succèdent relativement rapidement, ce qui implique probablement la colocalisation de nombreux facteurs de maturation dans le nucléoïde (https://en.wikipedia.org/wiki/Nucleoid).

Notre objectif est maintenant de pousser l'analyse plus loin afin de mieux décrypter les mécanismes moléculaires contrôlant l'expression des gènes du chloroplaste. Nous recherchons pour cela un étudiant de master 2 en bioinformatique qui aura pour mission de continuer l'analyse des données. Il s'agira notamment de proposer des outils pour l'étude d'événements de maturation en 3' et 5' des gènes, quantifier le taux d'erreur et son importance pour l'étude des sites d'édition et de proposer des outils pour visualiser les reads avec plus de deux événements de maturation.

Le projet est une collaboration interdisciplinaire entre une équipe de biologie et de bioinformatique de l'IPS2. Le/la stagiaire sera amené à discuter et présenter ses résultats avec les deux équipes. Nous avons une très bonne expérience des analyses transcriptomiques chloroplastiques et pourrons aider/guider le stagiaire dans ces choix et implémentations d'analyses, mais la capacité à travailler de manière indépendante vers des objectifs définis et à résoudre les problèmes de programmation avec les ressources en ligne est essentielle.

Compétences recherchées:

- étudiant en master 2 bioinformatique

- programmation : R, samtools, unix

- un intérêt pour la génomique végétale serait un plus

[1] Full length transcriptome highlights the coordination of plastid transcript processing. Marine Guilcher, Arnaud Liehrmann, Chloé Seyman, Thomas Blein, Guillem Rigaill, Benoit Castandet, Etienne Delannoy. Accepted in IJMS

IN ENGLISH

Analysis of long-read nanopore data for the study of co-maturation of the chloroplast transcriptome

Nanopore reads, by their length, make it possible to monitor several messenger RNA maturation events (like, for example, editing and splicing) on a single read. It therefore becomes possible to study the dependence between these events and their possible chronology. We are working on the analysis of this type of data for the study of the chloroplast transcriptome. Our first analyzes [1] suggest that in the chloroplast the editing and splicing follow each other relatively quickly, probably reflecting the co-localization of many maturation factors in the nucleoid (https://en.wikipedia.org/wiki/Nucleoid).

Our goal is now to push the analysis further in order to better decipher the molecular mechanisms controlling the expression of chloroplast genes. For this, we are looking for a master's student in bioinformatics whose mission will be to continue data analysis. This will include proposing tools for the study of maturation events in 3 'and 5' of the transcripts, quantifying the error rate and its importance for the study of editing sites, and proposing tools to visualize reads with more than two maturation events.

The project is an interdisciplinary collaboration between a biology and bioinformatics team from IPS2. The student will discuss and present his/her results to the two teams. We have a lot of experience with chloroplast transcriptomic analyzes and will be able to assist/guide the trainee in his/her analysis choices and implementations, but the ability to work independently towards defined goals and to solve programming problems with online resources will be essential.

Skills sought:

- master's student in bioinformatics

- programming: R, samtools, unix

- an interest in plant genomics would be a plus