StatOmique organise une journée satellite de la conférence SMPGD (Statistical Methods for Post Genomic Data) à Grenoble le mercredi 28 janvier 2026.
La conférence SMPGD (Statistical Methods for Post Genomic Data) est une conférence annuelle dédiée aux méthodes statistiques pour l’analyse de données post-génomiques, dont l’objectif est de présenter à la fois des travaux de mathématiques aux statistiques appliquées, mais aussi de nouveaux champs d’application de la biologie à haut débit qui auraient besoin de nouveaux développements statistiques. Vous pouvez visiter le site général de la conférence pour en savoir plus sur les éditions passées. Et si vous ne connaissez pas, nous vous incitons fortement à venir à la journée StatOmique et à rester à Grenoble pour participer à la session 2026 de SMPGD.
Journée StatOmique - 28 janvier
Soumissions
Vous pouvez soumettre un résumé (1 à 2 pages) pour une communication orale ici . 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
De 13h30 à 18h
Invité.es :
Nelle Varoquaux, CNRS Grenoble, Machine learning for -omics data: functions, structures, and evolution.
Clovis Galiez, Université Grenoble Alpes, CNRS, INRIA, LJK, Grenoble, Family of Wasserstein metrics to study biodiversity through the lens of DNA.
Alexandre Wendling, Université Grenoble Alpes, CNRS, INRIA, LJK, Grenoble, Detection of exact sequence variants in metabarcoding by PCR abundance signal clustering.
Abstract : Advances over the past decade in high-throughput sequencing (HTS) technologies have significantly enhanced the use of molecular methods for species identification via environmental DNA (eDNA). Metabarcoding—a technique that enables the simultaneous tagging, sequencing, and identification of multiple species from a single environmental sample (Taberlet, Coissac, Hajibabaei, & Rieseberg, 2012)—has become a cornerstone of biodiversity research (Compson et al., 2020). This approach relies on PCR amplification of taxonomically informative genetic fragments (‘DNA barcodes’), which are sequenced and matched to reference datasets for species identification. However, the analysis of eDNA faces several challenges, the most important of which is the deterministic amplification bias during PCR (Gold et al., 2023). To improve the accuracy and efficiency of taxonomic assignments in eDNA metabarcoding there is a pressing need for advanced tools that can better differentiate genuine environmental signals from the noise inherent in molecular detection processes (Mathon et al., 2021). PCR amplification biases often result in amplicon sequence variants (ASVs) (Callahan, 2017), which do not correspond to real sequences, as has been observed in mock community studies. Currently, after classical denoising pipeline, the classical way to filter out these spurious sequences is by comparing them with reference databases. However, databases are often much incomplete at least for certain taxonomies, and setting the right similarity threshold can be cumbersome in practice. To improve biodiversity descriptions from eDNA, we propose an alternative approach: leveraging the variability in the abundance of sequences across samples and PCR replicates to delineate between true and supurious ASVs without relying on reference databases. Assuming that there is more biological signal than experimental noise, for a true sequence to be considered, the variation in abundance between samples must be greater than the variation in abundance between PCR replicates. We have tested our method on three community mocks for plant, fungal and bacterial primers, where we have demonstrated a clear improvement in precision by removing a large number of false positives in existing pipelines. We have also tested it on real data from the ORCHAMP observatory, where we can construct diversity curves that appear closer to reality than with existing pipelines.
Informations pratiques
Dates importantes
- Fin des soumissions - StatOmique : 19 décembre 2025
- Fin des inscriptions - StatOmique : 5 janvier 2026
- Fin des inscriptions SMPGD : 19 décembre 2025 (attention inscriptions limitées aux 150 premiers inscrits)
Soutien
Cet événement est organisé avec l’aide du comité local d’organisation de smpgd 2026 et soutenu par le gdr BiMMM.
