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L’analyse des données du microbiome constitue aujourd’hui un levier majeur pour étudier la diversité et la dynamique microbienne dans de nombreux champs de la biologie. Que vous utilisiez FROGS, DADA2, QIIME2, ou tout autre pipeline bioinformatique pour analyser vos données de métabarcoding, vous disposez d’outils performants pour transformer des données de séquençage en une matrice d’abondance des taxa microbiens et une table d’assignation taxonomique. Cependant, une étape d’analyse statistique est ensuite indispensable pour visualiser, explorer et interpréter ces données afin de répondre à vos questions biologiques.

Nous vous présentons easy16S, une application web interactive et conviviale conçue pour simplifier les analyses primaires des données du microbiome. Cette application permet aux scientifiques d’explorer et de visualiser leurs données de manière autonome et efficace. Basée sur un objet phyloseq, easy16S intègre une matrice d’abondance des OTU/ASV, une table de métadonnées des échantillons et une matrice d’assignation taxonomique. Son interface intuitive est orientée pour la visualisation des variables d’intérêt sur la structuration des communautés microbiennes.

Après avoir chargé ses données résultant du pipeline d'analyse bioinformatique, l’utilisateur peut facilement les prétraiter par filtrage et transformation. Il peut ensuite réaliser diverses figures et analyses en quelques clics, allant des figures d’abondance aux analyses de distances écologiques, en passant par les mesures de richesse et les analyses multivariées couramment utilisées pour l’étude des données du microbiome.

L’application s’adresse aussi bien aux débutants, qui souhaitent réaliser leurs analyses statistiques en toute autonomie, qu’aux experts, désireux de visualiser rapidement des motifs et tendances au sein de leurs données, ainsi qu’aux apprenants lors de sessions de formation.

En 2024, easy16S a été utilisée plus de 4 500 fois. easy16S est utilisée depuis plusieurs années dans le cycle de formation de MIGALE et a permis de former plus de 60 apprenants. Développé dans une démarche de science ouverte, le code source est libre et accessible sur la forge GitLab ForgeMIA.

Pour aller plus loin :

Pour toute question ou suggestion : cedric.midoux@inrae.fr ou via la forge GitLab.

easy16S: An interactive application to explore your metabarcoding data

Microbiome data analysis is a key tool for studying microbial diversity and dynamics in many fields of biology. Whether you use FROGS, DADA2, QIIME2, or any other bioinformatics pipeline to analyze your metabarcoding data, you have powerful tools to transform sequencing data into a microbial taxa abundance matrix and a taxonomic assignment table. However, statistical analysis step is then essential to visualize, explore, and interpret these data to answer your biological questions.

We present easy16S, an interactive and user-friendly web application designed to simplify primary microbiome data analyses. This application enables scientists to independently and efficiently explore and visualize their data. Based on a phyloseq object, easy16S integrates an OTU/ASV abundance matrix, a sample metadata table and a taxonomic assignment matrix. Its intuitive interface is designed to visualize the variables of interest and understanding microbial community structure.

After uploading data from the bioinformatics analysis pipeline, users can easily preprocess it by filtering and transformation. They can then create various figures and conduct analyses with just a few clicks, including abundance plots, ecological distance analyses, richness metrics, and multivariate analyses commonly used in microbiome studies.

The application is built for beginners who want to perform their statistical analyses independently, as well as experts who want to quickly visualize patterns and trends in their data. It is also a suitable tool for learners during training sessions.

In 2024, easy16S was used more than 4,500 times. easy16S has been used for several years in the MIGALE training cycle and has been used to train more than 60 participants. Developed with an open science approach, the source code is open and accessible on ForgeMIA GitLab.

Learn More:

For questions or suggestions: cedric.midoux@inrae.fr or through GitLab.