Responsable : Harvinder Bennypaul
Financement total de l'IRDG : 45 500 $
Virtool est une application de gestion et d'analyse des données de séquençage Illumina pour le diagnostic des phytovirus. Celle-ci n'est toutefois pas équipée pour traiter les données de séquences d'Oxford Nanopore (ONP), technologie de diagnostic émergente et prometteuse grâce à ses caractéristiques grandement différentes. L'amélioration de Virtool afin qu'elle permette des diagnostics normalisés et la gestion des données d'ONP pourrait avoir de nombreux avantages pour les laboratoires de diagnostic. Au cours de la période visée par ce rapport, nous avons apporté des améliorations importantes au système pour faciliter le développement de nouveaux flux de travail de création d'échantillons et simplifier l'introduction de nouveaux types de données et de nouvelles technologies de séquençage, et nous avons rendu l'interface utilisateur plus souple pour la gestion des nouveaux flux de travail et de leurs résultats. Des affichages génériques pour les nouveaux flux de travail ont été élaborés et mis à l'essai, ce qui facilitera le déploiement graduel des futurs flux de travail.
Outil / processus de recherche
Amélioration du système de flux de travail dans Virtool : Le projet de recherche visait principalement à améliorer le système de flux de travail dans Virtool, application Web pour la gestion et l'analyse des données de séquençage à haut débit, plus particulièrement pour le diagnostic des phytovirus. En élargissant Virtool afin qu'elle prenne en charge les données d'Oxford Nanopore (ONP), l'objectif était de simplifier les processus de diagnostic et de gestion des données, réduisant ainsi la nécessité d'une formation approfondie en bio-informatique. Les principales réalisations comprennent la migration des ressources pour améliorer le couplage d'échantillons, l'élaboration d'un modèle d'échantillon générique et l'adaptation du système de flux de travail aux différents types de données et technologies de séquençage. Ces améliorations facilitent l'intégration transparente des nouveaux flux de travail et améliorent l'efficacité d'analyse grâce à l'automatisation, ce qui, au bout du compte, fait progresser les capacités de diagnostic dans le secteur phytosanitaire.
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