Le GDR BIMMM (BioInformatique Moléculaire : Modélisation et Méthodologie) organise des journées du 24 au 28 novembre 2025 à Nantes. La journée plénière intitulée “Bioinformatique et enjeux environnementaux, quel rôle pour le GDR BIMMM ?” aura lieu le mercredi 26 novembre 2025. Les jours qui précédent et qui suivent la journée plénière sont consacrés aux différents groupes de travail du GDR, dont StatOmique.
Vous trouverez plus d’informations sur le site des journées.
Journée StatOmique - 25 novembre
Dans l’esprit d’échange et de partage cher à StatOmique, les contributions prennent différentes formes de la communication orale classique ou très informelle en passant par un tutoriel et une session poster.
Soumissions
Vous pouvez soumettre un résumé (1 à 2 pages) ici pour une communication orale ou un poster. Nous encourageons la soumission de résultats négatifs, de retours d’expériences, aussi bien que de premiers résultats de recherche.
Pour les présentations, les diapositives devront être en Anglais et les présentations pourront être en Anglais ou en Français.
Programme
Nous vous accueillerons à partir de 9h30 pour un démarrage à 10h.
En cours de construction …
Invitées :
Marie Denoulet, Centre de Recherche en Cancérologie et Immunologie Intégrée Nantes Angers, INSERM, CNRS, Université de Nantes, muscadet: An R Package for Detecting Somatic Copy Number Alterations from Single-Cell Multiomics.
Background. Cancer drug resistance emerges from the evolution of tumor cells, driven by genetic (e.g., somatic mutations, copy number alterations (CNAs)) and non-genetic (e.g., chromatin modifications) mechanisms that confer survival advantages under treatment pressure. Single-cell multiomics enables the detailed study of these processes by capturing genomic and epigenomic changes at cellular resolution. However, existing CNA detection tools are restricted to a single omic type, missing the opportunity to leverage integrated information from multiomics datasets. To address this limitation, we developed muscadet, an R package that integrates multiple single-cell modalities for more accurate CNA detection.
Methods. The muscadet framework enables integration of joint multiomics data, such as single-cell transcriptomics (scRNA-seq) and chromatin accessibility (scATAC-seq), captured from the same cells. Cells are initially clustered by relative coverage (log ratio of read counts) integrated across multiple omics layers. CNA calling is then performed on aggregated coverage and allelic (read counts per allele) data at the cluster level, leveraging combined signals from omics and cells. Lastly, muscadet includes visualization tools for genome-wide coverage assessment, subclone identification, and comprehensive CNA profiling.
Results. We applied muscadet to matched pre- and post-treatment multiple myeloma samples, integrating scRNA-seq and scATAC-seq data. This multiomic approach improves CNA detection and subclone resolution, outperforming single-omic methods by better capturing tumor heterogeneity and therapy-driven genomic and epigenomic changes.
Conclusions. Our findings demonstrate the advantages of integrating single-cell multiomics for a refined characterization of tumor evolution. The R package muscadet provides a robust computational framework for CNA detection, providing deeper insights into clonal dynamics and facilitating the identification of therapeutic vulnerabilities.
Perrine Lacroix, Laboratoire de Mathématiques Jean Leray, CNRS, Unvisersité de Nantes, Tutorial on (kernel-based) Statistical Testing for Single-Cell Data.
In this tutorial, we will focus on statistical hypothesis testing to compare two data populations of single-cell gene expressions. The complexity of the data (dependencies between genes, multivariate structure, large number of cells, etc.) prevents the basic two-sample statistical test based on the signal-to-noise-ratio from summarising the relevant information for comparing the two populations. A complex test statistic is required and a modern method consists of combining kernel methods with statistical testing to define a new nonlinear distance between the two populations. During the presentation, we will discuss statistical testing, kernel methods, and how combining these two approaches can help discriminate between two complex distributions. We will define the so-called Maximum Mean Discrepancy (MMD) metric, its regularization versions, and its applications for single-cell data comparison.
Aurélie Mercadié, Service Data Science & IA, R&D DCPC, Laboratoires Pierre Fabre, Multi-omics data analysis to extract group profiles with
{NMFProfiler}.!!!A CONFIRMER!!!
Inscription
L’inscription est gratuite mais obligatoire et inclut les pauses déjeuner et café. Pour les repas, une option végétarienne sera systématiquement proposée. Le formulaire d’inscription permet de préciser un régime spécifique (intolérance au gluten, véganisme, allergie).
L’inscription se fait sur le site principal des journées du gdr BiMMM.
Les inscriptions (aux GT et à la journée plénière) sont d’ores et déjà ouvertes.
Dates importantes
- Début des soumissions : 1er septembre
- Fin des soumissions : 17 octobre
- Fin des inscriptions : 24 octobre
Informations pratiques
La localisation des points d’intérêts relatives aux journées du gdr (amphithéatres, zones de restauration, entrée pietones, parking, voies d’accès) sont disponibles sur la carte suivante.
Soutien
Cet événement est organisé et soutenu comme partie des journées du gdr BiMMM. 