Mots-Clés

omiques, multi-stress, intégration, réplicas, reproductibilité

Description

Intégration de données transcriptomiques et métabolomiques pour l'étude de la réponse aux stress multiples.

Contacts : guillem.rigaill@inrae.fr et marie_laure.martin-magniette@agroparistech.fr

Résumé

Nous avons réalisé deux expériences mesurant à chaque fois l'expression des gènes et l'accumulation des métabolites avec plus de 10 réplicas par condition biologique :
(i)  pour étudier un stress azote léger dans des conditions contrôlées et
(ii) pour étudier la combinaison de deux stress : CO2 et chaleur.

Le nombre de réplicats important augmente significativement la puissance de l'analyse et doit faciliter l'interprétation et l'intégration des données transcriptomiques et métabolomiques [1]. Au-delà de la pertinence biologique de ces jeux de données dans le contexte du changement climatique et de la réduction des intrants en agriculture, nous souhaitons utiliser ces jeux de données pour quantifier efficacement dans quelle mesure l’impact des stress combinés est différent de la somme des impacts des stress simples et évaluer dans quelle mesure il est possible de prédire les acteurs de la réponse aux stress combinés à partir des stress simples. Une idée notamment serait d'identifier des gènes et/ou métabolites dont la différence d’expression entre les conditions de stress simples et multiple s’explique par la dépendance observée avec les autres gènes et métabolites dans les conditions de stress simple.

Pour poursuivre cette étude nous recherchons un étudiant de master 2 en bioinformatique/biostatistique qui aura pour mission :

(i) de mettre en oeuvre l'analyse différentielle et la classification au niveau transcriptomique et métabolomique (avec des outils classiques comme DESeq2 ou Dico-Express [2]) et de participer à l’interprétation biologique des données ;
(ii) d'évaluer la robustesse des listes de gènes et métabolites différentiels et l'intersection de ces listes dans des conditions de stress simples et multiples grâce à des techniques de ré-échantillonage (voir [1]).

Le projet est une collaboration interdisciplinaire entre une équipe de bioinformatique et plusieurs équipes de biologie de l'IPS2. Le/la stagiaire sera amené à discuter et présenter ses résultats avec les différentes équipes. Nous avons une très bonne expérience des analyses transcriptomiques et métabolomiques et pourrons aider le stagiaire dans ces choix d'analyse, 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.

Références

[1] Schurch, Nicholas J., et al. "How many biological replicates are needed in an RNA-seq experiment and which differential expression tool should you use?." Rna 22.6 (2016): 839-851.
[2] Lambert, Ilana, et al. "DiCoExpress: a tool to process multifactorial RNAseq experiments from quality controls to co-expression analysis through differential analysis based on contrasts inside GLM models." Plant Methods 16 (2020): 1-10.