Depuis 2023, le Cancéropôle IDF propose une formation en ligne dédiée à l’analyse de données de type single cell transcriptomique.
Cette formation en ligne que vous pourrez suivre à votre rythme pendant 8 semaines a pour objectif de vous initier à l’analyse de données Single Cell avec R Studio, en prenant l’exemple de l’analyse de données single cell RNAseq short read. Un cours d’approfondissement d’un jour, facultatif et réservé aux chercheurs franciliens, permettra à un nombre limité de personnes de revenir sur certains points de la formation, appliqués à leurs données.
Objectifs
- Apprendre les bases théorique des analyses NGS et du traitement des données de type single cell
- Acquérir le vocabulaire et les notions nécessaires pour dialoguer de manière plus efficace avec les bioinformaticiens en charge des analyses
- Vous initier de manière pratique à l’analyse de données Single Cell avec R Studio, en prenant l’exemple de données RNAseq short read.
Remarque : Un cours dédié à l’analyse de données RNAseq de type bulk sur le même format est proposé de manière distincte, les modalités pour la suivre en 2025 seront communiqués à l’automne 2024.
Public concerné : Chercheurs biologistes travaillant dans le domaine du cancer, en poste dans un laboratoire académique francilien et débutants en bio-informatique
Prérequis : Aucun prérequis n’est nécessaire. Une prise en main du logiciel R Studio et une mise à niveau sur les bases théoriques concernant les analyses NGS sont inclus dans le programme de la formation.
Organisation
Le cours est organisé à la façon d’un MOOC : il se découpe en un ensemble de vidéos présentant les apports théoriques du cours. Les formateurs vous proposeront également des mises en pratiques sous R et R Studio sous la forme de pas à pas en vidéo, pour vous permettre de reproduire chez vous les exercices sur un jeu de données test, ou sur vos propres données. Des quizz ponctueront le cours afin de vous permettre de vérifier vos acquis.
Cette formation se déroulera du mercredi 2 octobre au mardi 26 novembre 2024 et vous demandera 3 à 4 heures de travail personnel hebdomadaire. Vous travaillerez en autonomie et à votre rythme, les formateurs pourront répondre à vos questions une fois par semaine par le biais d’un forum.
Une session d’approfondissement avec formateurs et à Paris aura lieu fin janvier 2025, pour un nombre limité de personnes.
Programme
MOOC Single Cell
I. Chapitre 1 : Des données de séquençage aux tables de comptage
Formateurs : Sylvain Baulande, Sonia Lameiras (Institut Curie), Christophe Malabat et Emmanuelle Permal (Institut Pasteur)
Théorie uniquement – Ce chapitre a pour but de vous donner une vue globale des technologies du NGS et de leur usage en cancérologie, ainsi que des éléments sur la manière dont le traitement des données issues de séquençage est effectué. Un focus sera réalisé sur les données de type Single Cell.
Remarque : une partie des cours de ce chapitre sont identiques à ceux du chapitre 1 du MOOC NGS & Cancer – Analyses RNAseq. Les contenus spécifiques aux données Single Cell seront mis en évidence dans les contenus des cours.
II. Chapitre 2 : Introduction à R : bases R et R Studio
Formateur : Yves Clément (Université de Paris)
Théorie et pratique – Ce chapitre a pour objectif de permettre aux personnes n’ayant jamais travaillé avec R Studio de comprendre le fonctionnement du logiciel et du langage R. Cette initiation rapide vous permettra de comprendre plus facilement les codes qui vous seront présentés dans les chapitres 3 et 4.
Remarque : les cours sont identiques à ceux du chapitre 2 du MOOC NGS & Cancer – Analyses RNAseq
III. Chapitre 3 : Nettoyage des données
Formatrice : Marine Aglave (Gustave Roussy)
Théorie et pratique – Ce chapitre présente de manière concrète le début de l’analyse de données single-cell RNA-seq short reads. Il revient sur la problématique du design expérimental et présente les premières étapes de l’analyse.
IV. Chapitre 4 : Analyse exploratoire des données Single Cell
Formatrices : Nathalie Lehmann (Adlin Science) et Lorette Noiret (Institut Curie)
Théorie et pratique – Ce dernier chapitre a pour but de vous présenter de manière concrète comment réaliser une analyse exploratoire de données Single Cell RNAseq short reads, en s’appuyant sur tout ce que vous avez vu lors des semaines précédentes : clustering, ACP, annotation et analyse de l’expression différentielle.
Session d’approfondissement :
Un cours d’approfondissement facultatif sera proposé à un nombre limité de participants ayant des questions concrètes à poser sur l’analyse de leurs données single cell RNA-seq, en lien avec le programme du MOOC. Pour y participer, il sera impératif d’avoir suivi la formation en ligne en entier.
Des questions spécifiques sont inclues dans le formulaire d’inscription afin d’aider les formateurs à mieux cerner les besoins des participants.
La session sera réservée aux chercheurs franciliens, et se déroulera sur un jour à Paris, fin janvier 2024 (date exacte précisée dans un second temps). Une convention de formation devra être signée entre le Cancéropôle IDF et l’organisme employeur de chacun des participants. Plus de précisions seront données aux personnes inscrites.
Coordination pédagogique
La coordination pédagogique de cette formation est assurée par Jean-Charles Cadoret (Université Paris Cité), Marc Deloger (Gustave Roussy), Nicolas Servant (Institut Curie) et Pierre Gestraud (Institut Curie). Les formateurs sont : Sonia Lameiras (Institut Curie), Sylvain Baulande (Institut Curie), Christophe Malabat, Emmanuelle Permal (Institut Pasteur), Yves Clément (Université Paris Cité), Marine Aglave (Gustave Roussy), Nathalie Lehmann (Institut Pasteur), Lorette Noiret (Institut Curie).
Les cours sont diffusés sur la plateforme Fun-Corporate de France Université Numérique dans le cadre d’un partenariat signé avec le GIP FUN.
L’Institut Français de Bio-informatique (IFB) met a disposition son infrastructure pour permettre aux participants de réaliser les exercices pratiques proposés dans un écosystème contrôlé.