Quelles sont les meilleures pratiques pour le contrôle de la qualité et le prétraitement des données omiques ?

2 Effectuer un nettoyage des données

L’étape suivante consiste à effectuer le nettoyage des données, ce qui implique la suppression ou la correction des erreurs, des valeurs aberrantes ou des artefacts susceptibles d’affecter l’analyse en aval. Par exemple, vous devrez peut-être couper ou filtrer les lectures de mauvaise qualité, supprimer les adaptateurs ou les contaminants, corriger les effets de lot ou les facteurs de confusion, ou imputer des valeurs manquantes. Vous pouvez utiliser des outils et des logiciels tels que Trimmomatic, Cutadapt, Picard, ComBat et MICE pour effectuer le nettoyage des données. Vous devez également documenter et signaler les étapes et les paramètres utilisés pour le nettoyage des données, et comparer les mesures de qualité avant et après le nettoyage.

3 Appliquer la normalisation des données

La troisième étape consiste à appliquer la normalisation des données, qui vise à réduire les variations indésirables et les biais pouvant découler de facteurs techniques ou biologiques, tels que la préparation des échantillons, la profondeur de séquençage ou les niveaux d’expression génique. La normalisation des données peut aider à améliorer la comparabilité et l’interprétabilité des données entre différents échantillons, conditions ou expériences. Vous pouvez utiliser diverses méthodes et logiciels pour normaliser les données, tels que TMM, RPKM, CPM, DESeq2, edgeR et limma. Vous devez également évaluer les performances et la pertinence des différentes méthodes de normalisation pour vos données et votre question de recherche.

4 Effectuer la transformation des données

La quatrième étape consiste à effectuer la transformation des données, ce qui implique de modifier l’échelle ou la distribution des données pour répondre aux hypothèses ou aux exigences des méthodes d’analyse en aval. La transformation des données peut aider à améliorer le rapport signal sur bruit, à réduire l’asymétrie ou l’hétéroscédasticité, ou à ajuster les relations non linéaires. Vous pouvez utiliser diverses méthodes et logiciels pour effectuer la transformation des données, tels que la transformation log, racine carrée, rang ou Box-Cox, ou transformation stabilisatrice de variance. Vous devez également vérifier la distribution et la variance des données avant et après la transformation, et justifier votre choix de méthode de transformation.

5 Effectuer l’intégration des données

La cinquième étape consiste à effectuer l’intégration des données, ce qui implique de combiner ou de comparer différents types de données omiques, telles que l’expression des gènes, l’abondance des protéines ou la concentration de métabolites. L’intégration des données peut aider à révéler les interactions et les voies qui sous-tendent les processus biologiques et les phénotypes d’intérêt. Vous pouvez utiliser diverses méthodes et logiciels pour effectuer l’intégration de données, telles que la corrélation, la co-expression, l’analyse réseau ou multivariée, ou des plates-formes omiques intégratives telles que iOmicsPASS, mixOmics ou DIABLO. Vous devez également tenir compte des défis et des limites de l’intégration des données, tels que l’hétérogénéité, l’évolutivité ou l’interprétabilité des données.

6 Choisissez la visualisation des données

La sixième étape consiste à choisir la visualisation des données, ce qui implique de présenter et d’explorer les données dans des formats graphiques ou interactifs. La visualisation des données peut aider à communiquer et à résumer les principales conclusions, modèles et tendances de l’analyse des données, ainsi qu’à identifier les problèmes potentiels ou les valeurs aberrantes. Vous pouvez utiliser divers outils et logiciels pour créer une visualisation de données, tels que ggplot2, plotly, shiny ou dash, ou des outils de visualisation spécifiques à l’omics tels que clusterProfiler, gplots ou ComplexHeatmap. Vous devez également suivre les principes et les meilleures pratiques de visualisation des données, tels que la clarté, la précision, la cohérence et l’esthétique.

7 Voici ce qu’il faut prendre en compte

Il s’agit d’un espace pour partager des exemples, des histoires ou des idées qui ne correspondent à aucune des sections précédentes. Que voudriez-vous ajouter d’autre?