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Stage Master 2 de Bio-informatique (année universitaire 2017-2018)

Sujet : Identification et stratification quantitative des aberrations chromosomiques récurrentes dans différents types de cancers humains par aCNViewer à partir de données publiques

Les cancers humains peuvent être caractérisés par différents niveaux d'instabilités génomiques où des chromosomes (partiels ou entiers) peuvent subir de façon récurrente un réarrangement, une délétion ou une amplification pouvant dépendre du type, du stade ou du grade des tumeurs. Ces aberrations chromosomiques ont été longuement caractérisées pendant près de 50 ans par différentes méthodes qui sont devenues de plus en plus résolutives, incluant la cytogénétique, l'hybridation génomique comparative (CGH), le génotypage haut débit de SNPs et plus récemment le séquençage de 2ème génération (NGS). Si le CGH ne permet que l'identification des variations relatives du nombre de copies des chromosomes (CNVs), le génotypage haut débit et le NGS permettent de déterminer le nombre absolu de CNVs ainsi que les événements neutres de perte d'hétérozygotie (cn-LOH). L'identification de ces évènements est rendu possible par le biais de différents algorithmes pouvant prédire également dans certains cas la ploïdie moyenne de la tumeur et/ou le pourcentage de contamination de la tumeur par de l'ADN constitutionnel. Ces algorithmes n'incluent généralement pas d'options pour la visualisation des CNVs et des cn-LOH par groupes d'échantillons permettant d'identifier les événements récurrents. D'autres outils ont été développés pour la visualisation simultanée des CNVs dans différents échantillons individuels ou groupés mais ne représentent les aberrations chromosomiques que de manière relative (gain ou perte), conduisant à une perte d'information.

aCNViewer (https://github.com/FJD-CEPH/aCNViewer) est un logiciel de visualisation développé récemment à la Fondation Jean Dausset – CEPH par le laboratoire de Bio-informatique (Victor Renault) et de Génomique (Alexandre How-Kit) permettant la représentation pangénomique du nombre absolu des CNVs (gain ou perte du nombre précis de chromosomes) et des cn-LOH dans des groupes d'échantillons permettant l'identification d'événements récurrents (article soumis). Il inclut tout un pipeline bio-informatique de traitement des données brutes qui s'appuie sur le nombre absolu des CNVs et des cn-LOH identifié avec les algorithmes ASCAT et Sequenza pouvant traiter respectivement des données de SNPs ou des séquences NGS. Les résultats d'ASCAT et de Sequenza sont ensuite convertis par aCNViewer en une matrice de CNVs et de cn-LOH selon une longueur de segment choisie qui donne la résolution de la représentation et utilisée pour la production de dendrogrammes, de heatmaps bi-dimensionnels et d'histogrammes de fréquence des CNVs et des cn-LOH dans un groupe d'échantillons tout en préservant l'information quantitative des CNVs, permettant ainsi l'identification d'événements récurrents précis.

Le stage de Master 2 (6 mois) proposé vise à ré-analyser avec aCNViewer un ensemble de données de génotypage et de séquençage haut-débit de différents types de cancers présentes dans des bases de données publiques (ICGC, TCGA...) afin d'identifier les aberrations chromosomiques récurrentes tout en préservant l'information de la quantification absolue des CNVs qui était absente des études précédentes. Cette ré-analyse conservative et précise des aberrations chromosomiques pourrait ainsi permettre d'identifier de nouveaux évènements récurrents dans les différents types de cancers étudiés qui pourraient s'avérer important pour la stratification moléculaire des tumeurs ou pour la compréhension du développement de la maladie. Il est prévu que ce projet débouche sur une publication d'un article scientifique auquel le stagiaire sera associé à hauteur de sa contribution.

Encadrants :

· Victor Renault, Laboratoire de Bio-informatique, Fondation Jean Dausset – CEPH

· Alexandre How Kit, Ph.D., Laboratoire de Génomique, Fondation Jean Dausset – CEPH

Prérequis Etudiant :

· Maîtrise de l'environnement Unix/Linux obligatoire

· Expérience significative en programmation (perl, python, java, c..) indispensable

· Anglais écrit courant requis

Envoyer CV, lettre de motivation ainsi qu'au moins 2 lettres de recommandation à Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

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