Le Cancéropôle Île-de-France propose la 2ème session de sa formation en ligne dédiée à l’analyse bio-informatique de données de type épigénétique.

Cette formation en ligne que vous pourrez suivre à votre rythme pendant 9 semaines a pour objectif de vous initier à l’analyse de données Epigénétiques avec R Studio : éléments théoriques concernant l’Atac-seq, ChIP-seq, Cut&Run, Cut&Tag et le peak-calling ainsi qu’une initiation à la pratique pour l’annotation, la visualisation et l’analyse des données sur R Studio. Un cours d’approfondissement d’un jour, facultatif, permettra à un nombre limité de personnes de revenir sur certains points de la formation, appliqués à leurs données.

Objectifs

• Apprendre les bases théorique des analyses NGS et du traitement des données de type épigénétiques : ChIP-seq, ATAC-seq, CUT&Run, CUT&Tag. 
• Acquérir le vocabulaire et les notions nécessaires pour dialoguer de manière plus efficace avec les bioinformaticiens en charge des analyses
• Vous initier de manière pratique à l’analyse de données avec R Studio

Public concerné : Chercheurs biologistes travaillant dans le domaine du cancer, en poste dans un laboratoire académique et débutants en bio-informatique. Dans le cadre d’un partenariat entre cancéropôles, l’inscription est ouvert aux professionnels issus de laboratoires académiques français.

Prérequis : Aucun prérequis n’est nécessaire. Une prise en main du logiciel R Studio et une mise à niveau sur les bases théoriques concernant les analyses NGS sont inclus dans le programme de la formation.

Remarque : Le Cancéropôle IDF propose également deux cours sur le même format, dédiés à l’analyse de données transcriptomiques : le MOOC « NGS & Cancer – Analyses RNAseq (bulk) », ouvert en continu pendant toute l’année, et le MOOC « NGS & Cancer – Single Cell transcriptomique », dont les inscriptions seront ouvertes à l’automne pour un cours débutant en janvier 2027.

Organisation

Le cours est au format MOOC, à distance : il se découpe en un ensemble de vidéos présentant les apports théoriques du cours. Les formateurs vous proposeront également des mises en pratiques sous R et R Studio sous la forme de pas à pas en vidéo, pour vous permettre de reproduire chez vous les exercices sur un jeu de données test, ou sur vos propres données. Des quizz ponctueront le cours afin de vous permettre de vérifier vos acquis.

Cette formation se déroulera d’octobre à décembre 2026 et vous demandera 3 à 4 heures de travail personnel hebdomadaire. Vous travaillerez en autonomie et à votre rythme, les formateurs répondront à vos questions par le biais d’un forum, sur un calendrier prédéfini.

Une session d’approfondissement avec un ou deux formateurs aura lieu en février 2027, pour les apprenants franciliens qui en font la demande.

Les inscriptions sont ouvertes jusqu’au 1er juillet.

Programme

MOOC Epigénétique

Pré-requis : Introduction à R : bases R et R Studio
Formateur : Yves Clément (Université de Paris)

Théorie et pratique – Ce chapitre a pour objectif de permettre aux personnes n’ayant jamais travaillé avec R Studio de comprendre le fonctionnement du logiciel et du langage R. Cette initiation rapide vous permettra de comprendre plus facilement les codes qui vous seront présentés dans le chapitre 3.
Remarque : les cours sont identiques à ceux des MOOCs NGS & Cancer – Analyses RNAseq et NGS & Cancer – Single Cell transcriptomique.

I. Chapitre 1 : Principales approches de séquençage épigénétique en cancérologie : du design expérimental à la génération des données
Formateurs : Sylvain Baulande (Institut Curie), Sonia Lameiras (Institut Curie), Juliette Hamroune (Institut Cochin)

Théorie uniquement – Ce chapitre a pour but de vous donner une vue globale des technologies du NGS et de leur usage en cancérologie, ainsi que des éléments sur la manière dont le traitement des données issues de séquençage est effectué. Un focus sera réalisé sur les analyses épigénétiques Atac-seq, ChIP-seq, CUT&Tag et Cut&Run.

II. Chapitre 2 : Préparation des données et peak calling
Formateurs : Christophe Malabat et Emmanuelle Permal (Institut Pasteur), Yasmina Mesloub (Gustave Roussy), Thibault Dayris (Gustave Roussy), Marine Aglave (Gustave Roussy), Juliette Hamroune (Institut Cochin)

Théorie – Ce chapitre présente de manière concrète le début de l’analyse épigénétique des données : contrôle qualité, alignement, préprocessing et peak calling. Il revient également sur les différents types de formats de fichiers que vous pourrez être amené à manipuler.

IV. Chapitre 4 : Annotations visualisation et analyses
Formateurs : Thibault Dayris (Gustave Roussy), Marine Aglave (Gustave Roussy), Juliette Hamroune (Institut Cochin), Lolita Lecompte (Institut Curie), Jean-Charles Cadoret (Université Paris Cité)

Théorie et pratique – Ce dernier chapitre a pour but de vous présenter de manière concrète comment réaliser l’annotation, la visualisation et l’analyse fonctionnelle des données obtenues après peak-calling : après des explications théoriques, une mise en pratique sur R Studio vous sera proposée à partir de données test. Une approche alternative aux méthodes de peak-calling vous sera également présentée. Enfin, vous aurez un aperçu des bases de données publiques qui vous permettront d’identifier des données que vous pourrez utiliser pour vos recherches.

Session d’approfondissement :

Une session d’approfondissement, facultative, sera proposée aux participants issus d’un laboratoire de recherche francilien ayant des questions concrètes à poser sur l’analyse de leurs données épigénétiques, en lien avec le programme du MOOC. Pour y participer, il sera impératif d’avoir suivi la formation en ligne en entier. Des questions spécifiques sont inclues dans le formulaire d’inscription afin d’aider les formateurs à mieux cerner les besoins des participants.

Coordination pédagogique

Les formateurs ayant créé les cours de ce MOOC sont : Sonia Lameiras (Institut Curie), Sylvain Baulande (Institut Curie), Juliette Hamroune (Institut Cochin), Yasmina Mesloub (Gustave Roussy), Thibault Dayris (Gustave Roussy), Marine Aglave (Gustave Roussy), Lolita Lecompte (Institut Curie), Jean-Charles Cadoret (Université Paris Cité), Yves Clément (Université Paris Cité), Pierre Gestraud (Institut Curie), Christophe Malabat, Emmanuelle Permal (Institut Pasteur).

Les cours sont diffusés sur la plateforme Fun-MOOC de France Université Numérique dans le cadre d’un partenariat signé avec le GIP FUN.

L’Institut Français de Bio-informatique (IFB) met a disposition son infrastructure pour permettre aux participants de réaliser les exercices pratiques proposés dans un écosystème contrôlé.