Formation Dromics

Vendredi 7 juillet - 9h -12h30 - Le Havre

En écotoxicologie, les méthodes omiques permettent d’explorer les effets des facteurs de stress à l’échelle moléculaire, d’étudier les réponses des voies métaboliques ou encore de découvrir de nouveaux biomarqueurs. Appliquées dans un cadre dose-réponse, ces approches ouvrent de nouvelles perspectives pour la compréhension mécaniste et l’évaluation des risques écologiques. Mais la spécificité et la complexité des réponses omiques nécessitent un workflow spécifique capable de gérer correctement ces données. L’outil DRomics (https://lbbe.univ-lyon1.fr/fr/dromics ) a été développé dans le but d’analyser ce type de données collectées dans le cadre d’un plan expérimental dose-réponse avec ou sans réplicats ou sur le terrain sur des organismes exposés naturellement le long d’un gradient.

L’outil DRomics permet de :

• sélectionner les items (gènes, métabolites…) qui répondent de manière significative au gradient de dose / concentration (réponses monotones et biphasiques),
• de caractériser la réponse de chaque item en ajustant une courbe dose-réponse (DR) et en calculant une dose / concentration d’effet telle qu’une benchmark dose/concentration (BMD),
• et de visualiser globalement les résultats des modélisations (formes des courbes DR, valeurs des BMD) de tous les items sélectionnés, potentiellement à différentes niveaux omiques (par ex. transcriptomique, métabolomique) ou dans différentes conditions (par ex. avec/sans pré-exposition, à différents temps d’exposition) et les interpréter au regard de leur annotation biologique dans une base commune (par ex. KEGG ou Gene Ontology).

Pour les participants, les objectifs sont de :

-        comprendre les bases des analyses utilisées dans le traitement des données moléculaires (e.g. microarray, RNAseq, métabolomique, …),

-        comprendre les bases de la modélisation DR (régression non-linéaire, choix du meilleur modèle, calcul de la benchmark dose, estimation de l’incertitude),

-        Comprendre le but de chaque étape de l’outil afin d’optimiser la gestion des paramètres

-        apprendre comment utiliser DRomics (application en ligne et package R pour les participants ayant des bases sur R),

-        et explorer les sorties de l’outil et échanger sur leur utilisation dans le cadre de différentes applications.

Nous demandons aux participants de venir avec leur ordinateur portable. S’ils souhaitent utiliser le package DRomics il leur faudra avoir installé une version récente de R (> 4.0.0), une version récente de Rstudio. Le package DRomics pourra être installé lors de la formation. Aucune compétence sous R n’est requise et les utilisateurs peu à l’aise avec R pourront travailler uniquement avec les applications shiny accessibles en ligne. Pour la partie pratique, des jeux de données seront fournis aux participants. Les participants peuvent également venir avec leurs propres jeux de données s’ils le souhaitent.

Instructrices : Elise Billoir & Marie-Laure Delignette-Muller

Nombre de places limitées à une douzaine de personnes.

Renseignements et inscription :

elise.billoir@univ-lorraine.fr ou marielaure.delignettemuller@vetagro-sup.fr

Références :

 Larras F, Billoir E, Baillard V, Siberchicot A, Scholz S, Wubet T, Tarkka M, Schmitt-Jansen M and Delignette-Muller ML (2018). DRomics : a turnkey tool to support the use of the dose-response framework for omics data in ecological risk assessment. Environmental Science & Technology. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.8b04752
You can find this article at: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02309919

 Larras F., Billoir E., Scholz S., Tarkka M., Wubet T., Delignette-Muller ML., Schmitt-Jansen M. A multi-omics concentration-response framework uncovers novel understanding of triclosan effects in the chlorophyte Scenedesmus vacuolatus. Journal of Hazardous Materials. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2020.122727. (2020)

Delignette-Muller, M. L., Billoir, E., Siberchicot, A., & Larras, F. (2023). DRomics, a workflow to model and make sense of dose-response (multi-) omics data in (eco) toxicology. bioRxiv, 2023-02. https://doi.org/10.1101/2023.02.09.527852