Séminaire de Probabilités et Statistique :

Le 24 février 2020 à 14:00 - UM - Bât 10 - salle 10.01

Présentée par Maugis Cathy - INSA Toulouse

État de l'art des méthodes statistiques pour l'analyse des données RNA-seq en cellule unique (séminaire KIM)

La technologie de séquençage de l'ARN en cellule unique (scRNAseq) est une technique de séquençage à haut débit qui bat actuellement son plein. Il permet à chaque cellule du même échantillon d'être séquencée séparément, contrairement au séquençage d'ARN classique (ou bulk) (qui mesure l'expression des gènes à partir d'un mélange de cellules différentes). De nouveaux traitements bioinformatiques et outils statistiques sont donc nécessaires pour le traitement scRNAseq. Le nombre de publications et de logiciels consacrés à l'analyse des données scRNAseq a connu une croissance exponentielle au cours des quatre dernières années. Les méthodes proposées couvrent toutes les étapes habituelles du pipeline: normalisation des données, regroupement cellulaire, détection de gènes marqueurs, analyse différentielle globale, inférence de trajectoire,... Dans cet exposé, un examen de certaines méthodes statistiques pour le scRNAseq sera proposé, en particulier axé sur le regroupement cellulaire et la détection des gènes marqueurs. Ces méthodes seront illustrées sur des données scRNAseq issues d'une collaboration avec Stromalab.