Les progrès effectués dans le domaine du séquençage à haut débit permettent désormais une exploitation beaucoup plus approfondie des communautés microbiennes naturelles et artificielles et permettent également de percer les secrets de la soi-disante « matière noire microbienne » (à savoir les microbes qui ont jusqu'à présent échappé à toute culture). La métagénomique produit un grand nombre de fragments génomiques (contigs) qui doivent subir un processus de regroupement des données par classe (binning) afin de pouvoir reconstruire des « brouillons » de génomes pour de nouvelles bactéries. Même si de nombreux nouveaux algorithmes de binning de contigs sont apparus récemment, il manque souvent un consensus en la matière et cela entraîne par conséquent des groupements par classe différents les uns des autres. Une vérification plus poussée de l'exhaustivité et de la contamination et de l'affinement des classes est par conséquent nécessaire.
ICoVeR est un cadre d'applications (framework) interactif qui permet la visualisation de plusieurs résultats de binning afin d'obtenir une amélioration contrôlée (assistée par l'homme) de génomes générés automatiquement. Son interface de visualisation interactive comprend deux aperçu principaux connectés :
1) l'aperçu par coordonnées parallèles dans lequel le taux de GC, la longueur des contigs, le taux de couverture des échantillons ainsi que les fréquences des tétranucléotides (TNF) sont affichés
2) le graphique de réduction de dimensionnalité dans lequel des projections de TNF sont représentées.
ICoVeR est un plugin R et en tant que tel est facilement déployable sur tout système pour lequel R est disponible. La gestion des données et les fonctions analytiques sont implémentées dans R. Le frontend de l'application a été développé à l'aide de technologies web. La technique de visualisation des coordonnées parallèles permet à l'utilisateur d'afficher un grand nombre de variables en même temps. Sur un écran standard de 19 pouces d'une résolution de 1280x1024, 35 variables peuvent être facilement affichées, tout en permettant à l'utilisateur de rechercher des modèles de manière significative (facilement adaptable à de grands ensembles de données).
La reconstruction de génomes microbiens à partir de lectures métagénomiques permet de déceler le potentiel génétique de nouveaux microbes, habituellement non encore cultivables, issus de milieux naturels et artificiels. C'est pourquoi celle-ci est, entre autres, d'un intérêt majeur pour :
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