UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY
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- Jérémie Marcil
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1 UTILISATION DE LA PLATEFORME WEB D ANALYSE DE DONNÉES GALAXY Yvan Le Bras yvan.le_bras@irisa.fr Cyril Monjeaud, Mathieu Bahin, Claudia Hériveau, Olivier Quenez, Olivier Sallou, Aurélien Roult, 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 Data heterogeneity Data quantity Data size Technological Evolutions Uses Evolution tion?navigation.id=143 Life sciences data = digital High Performance Computing
4 Evolution de la recherche Spectromètre de masse Séquenceur IRM Microscopes électronique Capteurs Caméra sous marine Puce à ADN Sondeurs GPS Données digitales Utilisateurs Analyseurs
5 GALAXY Concepts, Principe, Présentation
6 Concepts Portail web d analyse de données initialement orienté NGS Interface «user friendly» pour utiliser des outils bioinformatiques pas toujours «user friendly» Utilisation de formulaires xml pour recréer les lignes de commandes Intégration d outils en différents langage (Python, Perl, Bash, R, Ruby, ) Utilisation «explicite» pour un non informaticien Faciliter la réanalyse Optimiser les ressources de traitements (calcul, stockage et réseaux Outil équivalent : Mobyle (ex :
7 Concepts 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
8 Concepts 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
9 Principe 1 Ressources de stockage -cluster -poste de travail -cloud 6 4 Ressources de calcul -cluster -poste de travail -cloud Récupération de la donnée 2-Recherche et utilisation d un outil 3-besoin de données externes? 4-envoi de l analyse sur calculateur 5-récupération des résultats 6-Enregistrement des données générées Logiciels bioinformatiques -Blast -Bowtie -Velvet Banques de données biologiques -Génomes -Protéines -structures
10 Présentation Panneau d outils Barre de menu Analyse / workflow / Shared data / visualisation Historique Espace d affichage des informations Formulaire d un Outil, donnée, historiques sauvegardés,
11 Présentation : Mode analyse Get Data Upload File
12 Présentation : Mode analyse 1er jeu de données de l historique
13 Présentation : Mode analyse 1er jeu de données de l historique
14 Présentation : Mode analyse Contenu du fichier Prévisualisation
15 Présentation : Mode analyse Formulaire de l outil Paramètres de l outil Outil Cut columns from a table Jeu de données d entrée
16 Présentation : Mode analyse Exécution de l outil Nouveau jeu de données en création
17 Présentation : Mode analyse Remplissage de l historique Visualisation du nouveau jeu de données en création
18 LA VISUALISATION
19 Présentation : Mode visualisation Trackster : orienté NGS et génomique Visualisation d un jeu de donnée par piste, ici 8, en fonction des positions génomiques
20 Présentation : Mode visualisation Phyloviz : Arbres phylogénétique Visualisation d un jeu de donnée par visualisation
21 LES WORKFLOWS Concepts, principes, principaux outils
22 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
23 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
24 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
25 Principes extrait de «Accelerating the scientific exploration process with scientific workflows«ilkay Altintas et al 2006 J. Phys.: Conf. Ser doi: / /46/1/065
26 Workflow pour la Biologie Biologie -Trouver des biomarqueurs -Comprendre la structure génétique de populations -Modéliser le comportement d un système Bio-informatique -Créer un outil de comparaison de séquences -Développer de nouvelles méthodologies -Concevoir un portail web dédié à l analyse Informatique -Proposer des ressources techniques fiables et adaptées
27 WORKLOW IN GALAXY Fonctionnement
28 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
29 Des données au workflow : L historique Notion d historique Notion de workflow Provenance des données Suivi des traitements Conversion vers un workflow
30 Créer un workflow
31 GALAXY BY GENOUEST Avantages, limites et verrous identifiés
32 Avantages génériques Gestion des ressources Mécanisme d intégration
33 Avantages génériques Gestion des métadonnées Exploitation au niveau des composants Type de données d entrée et sortie Annotation de l outil
34 Avantages génériques Gestion de l accessibilité Reproductibilité
35 Avantages génériques Gestion de l accessibilité Partage, échange, publication
36 Avantages génériques Gestion de l accessibilité Partage, échange, publication
37 Avantages génériques Gestion d exécution Dans Galaxy
38 Avantages génériques Gestion d exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster
39 Avantages génériques Gestion d exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster À distance : API Cloud
40 Avantages génériques Gestion d exécution Dans Galaxy Gestion des jobs sur un cluster À distance : API
41 Avantages : Worflows Gestion de l édition Visualisation Mécanisme d intégration
42 Avantages : Worflows Gestion des composants Liens entre composants Ajout, modification, suppression facilité Ajout/suppression de composants
43 Avantages : Worflows 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
44 Avantages Administration
45 Limites et verrous Quelques difficultés Version des outils
46 Limites et verrous Quelques difficultés Version des outils
47 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
48 Limites et verrous Quelques difficultés La parallélisation Pistes : Utilisation de l API et du cloud
49 Solutions proposées Local, en ligne ou via le cloud Interface utilisateur uniquement via un serveur web Installation locale en moins de 10 minutes
50 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
51 Références Galaxy Page d accueil wiki : Vidéos : Workflows publics : 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/ Workflows : MyExperiment Find, use and share scientific workflows : Solutions logicielles KNIME : BioKepler : Taverna : Solutions en ligne de commande Makeflow:
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