RFLOMICS: Interactive web application for multi-omics data analysis
Nadia Bessoltane  1@  , Audrey Hulot  1@  , Gwendal Cueff  1@  , Christine Paysant - Le Roux  2@  , Delphine Charif  1@  
1 : Institut Jean-Pierre Bourgin
AgroParisTech, Université Paris-Saclay, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement, AgroParisTech
2 : Institut des Sciences des Plantes de Paris-Saclay
Université d'Évry-Val-d'Essonne, Université Paris-Saclay, Centre National de la Recherche Scientifique, Université Paris Cité, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement

Afin de mieux comprendre les processus biologiques complexes, des données moléculaires à différentes échelles de la cellule, appelées « données multi-omiques », sont produites en masse. Ces données omiques décrivent par exemple l'expression des gènes (données transcriptomique), l'abondance des protéines (données protéomique) ou l'abondance des métabolites (données métabolomique). Ces données sont hétérogènes, de grande dimension et souvent bruitées. Elles sont acquises selon un plan d'expérience commun construit autour de l'étude d'un ou plusieurs processus biologiques. On distingue les analyses single-omics (une table) des analyses multi-omics (plusieurs tables).

L'étude de chaque couche omique constitue une première étape intéressante pour explorer et extraire la variabilité biologique pertinente au regard du processus étudié et réduire la dimension des tables.

Une fois cette étape effectuée, l'analyse conjointe des tables est envisageable, pour lier entre elles les différentes couches d'omiques. L'analyse multi-omics constitue un domaine de recherche actif, les caractéristiques de ces données demandant des traitements particuliers.

Une telle analyse de données multi-tableaux hétérogènes, reste un défi technique qui nécessite des méthodes pertinentes et des paramètres adaptés aux données, ainsi que des méthodes de visualisations adéquates et une gestion rigoureuse de l'environnement d'analyse.

C'est dans ce contexte que RFLOMICS a été développé : pour permettre d'harmoniser les pratiques, de gagner du temps sur le code et de garantir la reproductibilité des analyses en s'appuyant sur un pipeline utilisant des méthodes et des paramètres expertisés. RFLOMICS est un package R avec une interface shiny, qui permet d'analyser de manière guidée trois types d'omiques (transcriptomique, protéomique et metabolomique), acceptant plusieurs tables par type d'omique. Il permet de prendre en compte jusqu'à trois facteurs biologiques et deux facteurs techniques. L'interface guide l'utilisateur dans toutes les étapes de l'analyse, de la création de son modèle jusqu'à la génération d'un rapport html contenant toutes les étapes qu'il aura effectuées.


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