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
Programme
Morning
9h30-10h00 Accueil - café
10h00-10h10 Opening presentation
10h10-11h10 Perrine Lacroix, Laboratoire de Mathématiques Jean Leray, CNRS, Université 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.
11h10-11h35 Christophe Le Priol, Institut Cochin Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, CNRS, Université Paris Cité, Towards non-arbitrary reproducibility of omics data clustering through recursivity.
- 11h35-12h Jérémy Ferraro, Université Paris-Saclay, CNRS, INRAE, Université Evry, Université Paris Cité, Institute of Plant Sciences Paris-Saclay (IPS2), Impact du nombre de réplicats sur les analyses omiques.
12h - 13h30 Lunch break
13h30-14h Samuel Chaffron, Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), CNRS, Université de Nantes, Community network models to reveal marine plankton systems ecology and evolution.
Marine plankton form complex communities of interacting organisms at the base of the food web, which sustain oceanic biogeochemical cycles and regulate climate. Identifying the mechanisms controlling their assembly and activities is a major challenge in microbial ecology. Though global surveys are starting to reveal ecological drivers underlying planktonic community structure and predicted climate change responses, it is unclear how community-scale species interactions are constrained, and how they will be affected by climate change. By leveraging Tara Oceans meta-omics data, plankton community network models can be integrated with niche modelling to reveal biome-specific plankton community responses to environmental change, and forecast most affected lineages within each community. To go beyond statistical models, genome-resolved community networks enable to model and predict metabolic cross-feedings within prokaryotic assemblages. These mechanistic models allow to predict potential interactions within predicted communities and pinpoint specific metabolic cross-feedings shaping plankton microbial communities. Combining statistical ecological models with mechanistic metabolic models provides a useful framework to assess community structure and organismal interactions, to reveal central mechanisms shaping natural microbial community ecology and evolution in our changing ocean.
14h–14h30 Mahendra Mariadassou, MaIAGE, Université Paris-Saclay, INRAE Structure, assembly factors and network modeling of the rapeseed holobiont.
14h30-14h55 Hugo Varet, Hub de Bioinformatique et Biostatistique - Institut Pasteur, Retour d’expérience sur l’analyse statistique de données RNA-Seq avec de multiples inversions d’échantillons.
Mots clés : RNA-Seq ; Analyses exploratoires multivariées ; Contrôles qualité ; Inversions
Les analyses différentielles de données RNA-Seq permettent de détecter des gènes dont l’expression varie entre plusieurs conditions biologiques d’intérêt. Elles sont réalisables grâce à des packages R comme
{DESeq2},{edgeR}ou{limma}qui utilisent des méthodes statistiques décrites il y a plus de 10 ans maintenant. Grâce à leurs vignettes et à de nombreux tutoriels, ces outils sont utilisables par le plus grand nombre : du biologiste novice en statistique/R aux bioinformaticiens, en passant par les statisticiens. Ce type d’analyse nécessite néanmoins de réaliser des « contrôles qualité » afin de d’assurer de la qualité des données et de détecter d’éventuels effets techniques et/ou biologiques non prévus, voire des inversions d’échantillons. Dans le cadre d’une étude RNA-Seq portant sur 72 échantillons de moustiques Aedes aegypti infectés par le virus de la dengue, plusieurs anomalies ont été détectées au fil de l’analyse statistique, suggérant de potentielles inversions d’échantillons. L’objectif de cette présentation est de montrer comment des contrôles qualité simples et de multiples analyses exploratoires multidimensionnelles ont permis de détecter et de ré- assigner correctement une quinzaine d’échantillons ayant été « inversés » lors de leur préparation en laboratoire.
14h55 – 15h30 break
15h30–16h15 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.
Package R {
muscadet}: (https://icagen.github.io/muscadet/16h15-17h Aurélie Mercadié, Service Data Science & IA, R&D DCPC, Laboratoires Pierre Fabre, Multi-omics data analysis to extract group profiles with
{NMFProfiler}.17h00 - 17h15 Closing
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.
Dates importantes
Début des soumissions : 1er septembreFin des soumissions : 17 octobre- Fin des inscriptions : 24 octobre
Informations pratiques
La journée StatOmique aura lieu en Salle ABC du bâtiment 34 au RDC, accessible depuis le hall, campus Sciences et Techniques.
Accessible via le tramway ligne 2 arrêt “Michelet Sciences”.
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. 