Projet Repro-Hackathon 2022-2023 : ATIA Safiya, BOSSUT Noémie et HERMAN Simon

Ce projet vise à reproduire une partie des résultats de deux articles:

• Furney et al., Cancer Discovery (2013)
• Harbour et al., Nature Genetics (2013)

Les données RNA-seq de ces deux papiers sont disponibles en open-access : Données NCBI. Dans un premier temps, seul l'étude de transcriptome est étudiée.
L'objectif de ces deux articles est d'étudier les expression de gènes, et notamment le gène SF3B1, d'individus atteint de mélanome uvéal. Harbour et al. affirment que le gène SF3B1 est muté, pour des données exomiques, mais est généralement présente dans des tumeurs bénignes avec un bon taux de survie des patients. Furney et al. montrent que, en réutilisant le même jeu de données qu'il existe une association entre la mutation SF3B1 et plusieurs types d'épissage alternatif : rétention d'introns, épissage sur sites cryptiques et epissage en site 3' alternatif, ce qui rendrait cette mutation potentiellement à l'origine du développement cancéreux.

A l'aide d'un workflow Nextflow et de containers Singularity, notre groupe a tenté de comprendre pourquoi les résultats des deux articles divergent, et quelles sont nos propres observations sur le sujet.

Pré-requis: Nextflow & Singularity

Afin de faire tourner notre pipeline, 64 Gb de RAM et 16 coeurs, ainsi que deux logiciels sont nécessaires:

• Nextflow (version 21.10.6.5660) installation
• Singularity (version 3.8.7) installation
• uidmap (pour la construction des containers Singularity)

    sudo apt-get install uidmap

Le pipeline:

1. Téléchargement des données : chromosomes humains (dont chromosome mitochondrial), annotation du génome et données RNA-seq des 8 individus (sratoolkit).
2. Indexation du génome (STAR).
3. Alignement et Tri des données RNA-seq sur le génome. Obtention de fichiers .bam triés en sortie (STAR).
4. Indexation des fichiers .bam. en .bai (samtools). (optionnel)
5. Comptage des séquences exprimées (featureCounts).
6. Analyse statistique des résultats (DESeq2).

L'ensemble des données et des résultats peuvent être retrouvés dans l'arborescence ci-dessous:

Avant execution du workflow:

.
├── bin
│   └── DE_analysis.R
├── containers
│   ├── featurecounts
│   │   └── Singularity.featcount
│   ├── samtools
│   │   └── Singularity.samtools
│   ├── Singularity.R
│   ├── sratoolkit
│   │   └── Singularity.sratoolkit
│   └── star
│       └── Singularity.star_nb
├── nextflow.config
├── README.md
├── run.sh
└── workflow.nf

Exécution du workflow

Si les pré-requis sont bien satisfaits, placez-vous dans le répertoire voulu et récupérez le projet

    git clone https://github.com/Sherman-1/Hackathon
    cd Hackathon

Le fichier run.sh permet d'initialiser votre environnement, ainsi que de créer les images singularity

    bash run.sh

Vérifiez que les répertoires ont bien été créés. Si c'est le cas, vous pouvez lancer le pipeline :

    nextflow run workflow.nf

Options d'execution

En plus de la commande par défaut, vous pouvez utiliser les paramètres suivants :

• -resume si votre pipeline a été interrompu et que vous souhaitez le reprendre
• -with-trace [nom du fichier] pour obtenir le DAG correspondant
• -with-report [nom du fichier] pour obtenir un rapport complet et de nombreuses metadatas sur le pipeline