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CONSTRUCTION DE CHAINES D'ANALYSES AUTOMATISÉES (GALAXY) Yvan Le Bras Cyril Monjeaud, Olivier Quenez, Mathieu Bahin, Olivier Collin.

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1 CONSTRUCTION DE CHAINES D'ANALYSES AUTOMATISÉES (GALAXY) Yvan Le Bras Cyril Monjeaud, Olivier Quenez, Mathieu Bahin, Olivier Collin Plateforme Bio-informatique GenOuest CNRS UMR 6074 IRISA-INRIA, Campus de Beaulieu, Rennes Cedex

2 INTRODUCTION Concepts, principes, principaux outils

3 Life Sciences Research evolution tion?navigation.id=143 Technological Evolutions Uses Evolution High Performance Computing Data quantity Data size Data heterogeneity  Life sciences data = digital

4 Evolution de la recherche Données digitales CapteursAnalyseursUtilisateurs Séquenceur Caméra sous marine Microscopes électronique Puce à ADN Spectromètre de masse IRM Sondeurs GPS

5 Concepts Google : Requête « workflow + bio-informatique » Galaxy Biorigami Wokflow ou automatisation de processus Pérennisation des processus analytiques Sortir de la logique « projet » Création de processus d’analyses génériques Outil permettant d’exécuter un ensemble de processus de façon automatique Pipelines très présents en bio-info même si peu utilisés! Permet aux chercheurs en Biologie d’analyser leurs données de façon relativement transparente et quasiment sans l’aide d’informaticiens

6 Principes Génériques Automatisation des processus d’analyse (outil/composant) en les reliant dans un pipeline Lancer des analyses sur des architectures matérielles complexes Cluster Grilles de calculs Cloud Formalisation du processus d’analyse Enchaînement de boîtes

7 Exemples d’outils Faciles à prendre en main mais moins flexibles Galaxy Mobyle Taverna Knime BioMOBY … Difficiles à prendre en main mais plus flexibles Ergatis Pegasys WildFire Kepler …

8 Principes extrait de « Accelerating the scientific exploration process with scientific workflows«Accelerating the scientific exploration process with scientific workflows Ilkay Altintas et al 2006 J. Phys.: Conf. Ser doi: / /46/1/065 doi: / /46/1/065

9 Workflow pour la Biologie Bio-informatique Biologie Informatique -Trouver des biomarqueurs -Comprendre la structure génétique de populations -Modéliser le comportement d’un système -Créer un outil de comparaison de séquences -Développer de nouvelles méthodologies -Concevoir un portail web dédié à l’analyse -Proposer des ressources techniques fiables et adaptées

10 GALAXY BY GENOUEST Retours d’expérience

11 Galaxy Faciliter l’intégration d’outils Pas de développement « graphique » Création d’un descripteur Liaison avec le logiciel ou le script Supporte de nombreux langages dont Bash, Python, Perl, R, … Faciliter l’analyse par des non-bio-informaticiens Pas besoin de connaitre des langages de programmation Enchaînements d’outils différents (provenance, type de langage, …) dans une même interface Gain de temps -> à utiliser pour mieux connaître le fonctionnement des outils Faciliter le partage jeux de données, historiques, visualisations, workflows, pages, … Optimisation des ressources informatiques

12 Galaxy Orientation principalement NGS mais flexible! Protéomique, Métabolomique, Génétique quantitative, Bio-imagerie, SHS, … La fonctionnalité de workflow : La cerise sur le gâteau! Galaxy = Environnement complet Analyse, Visualisation, Workflows, Partage, … Vision simplifiée mais efficace Prise en main intuitive Rapidité et simplicité Outil essentiel dans le cadre du 4 ième paradigme Accessibilité Reproductibilité Transparence Optimisation

13 Galaxy Workflows et… workflows Coût de développement variable Création en 10 minute. Un workflow = 1 outil! Projet de collaboration sur x années Portée variable nombre d’utilisateurs nombre de communautés utilisatrices

14 WORKLOW IN GALAXY Fonctionnement

15 Des données au workflow : L’historique Provenance des donnéesSuivi des traitements Conversion vers un workflow Notion d’historiqueNotion de workflow

16 Créer un workflow

17 GALAXY BY GENOUEST Avantages, limites et verrous identifiés

18 Avantages Gestion de l’édition Visualisation Mécanisme d’intégration

19 Avantages Gestion des composants Liens entre composants Ajout, modification, suppression facilité Ajout/suppression de composants

20 Avantages Gestion des métadonnées Exploitation au niveau des composants Type de données d’entrée et sortie Annotation de l’outil

21 Avantages Gestion des actions Modification des actions d’un composant Renommer la sortie Changer le format de donnée Assigner des colonnes Notification par Sorties d’outils = sorties de workflow? Si oui, le préciser Si non, les sorties seront cachées

22 Avantages Gestion de l’accessibilité Reproductibilité

23 Avantages Gestion de l’accessibilité Partage, échange, publication

24 Avantages Gestion de l’accessibilité Partage, échange, publication

25 Avantages Gestion d’exécution Dans Galaxy

26 Avantages Gestion d’exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster

27 Avantages Gestion d’exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster À distance : API

28 Avantages Gestion d’exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster À distance : API Cloud

29 Avantages Administration

30 Limites et verrous Quelques difficultés Version des outils

31 Limites et verrous Quelques difficultés Version des outils

32 Limites et verrous Quelques difficultés Version des outils Simplifié… donc Difficulté à gérer les entrées et sorties multiples Modifications lors du lancement possibles mais limitées

33 Limites et verrous Quelques difficultés La parallélisation Pistes : Utilisation de l’API et du cloud…

34 Solutions proposées Local, en ligne ou via le cloud Interface utilisateur uniquement via un serveur web Installation locale en moins de 10 minutes

35 Solutions proposées Local, en ligne ou via le cloud Interface utilisateur uniquement via un serveur web Installation locale en moins de 10 minutes Mais nécessite De s’occuper de l’administration complète la présence des outils (liens vides souvent) Perte des avantages du système Notre vision Pas ou peu fait pour une utilisation locale Privilégier le cloud

36 Références Galaxy Page d’accueil wiki : Vidéos : Workflows publics : https://usegalaxy.org/workflow/list_publishedhttps://usegalaxy.org/workflow/list_published J. Goecks, A. Nekrutenko, J. Taylor, and The Galaxy Team, Galaxy: a comprehensive approach for supporting accessible, reproducible, and transparent computational research in the life sciences.Genome Biol, 25;11(8):R86, Biorigami Galaxy : un workflow pour l’analyse bioinformatique 12/2011 Workflows : MyExperiment Find, use and share scientific workflows : Solutions logicielles KNIME : BioKepler : Taverna : Solutions en ligne de commande Makeflow: …..


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