🇧🇷 Pipeline de Análise de Dados Genômicos

Um pipeline completo e modular para análise de dados genômicos, incluindo processamento de dados de sequenciamento de próxima geração (NGS), análise multi-ômica, e visualização avançada de resultados. Este projeto implementa fluxos de trabalho reproduzíveis para análise de DNA-seq, RNA-seq, single-cell, e ChIP-seq utilizando tecnologias de ponta em bioinformática.

🔍 Visão Geral

Este pipeline de análise genômica foi desenvolvido para processar e analisar diversos tipos de dados de sequenciamento de próxima geração (NGS), incluindo DNA-seq, RNA-seq, single-cell RNA-seq e ChIP-seq. O sistema é altamente modular e escalável, permitindo execução em ambientes HPC (High-Performance Computing) e nuvem, com suporte para processamento paralelo e distribuído.

O projeto implementa as melhores práticas em bioinformática e utiliza ferramentas state-of-the-art para cada etapa do processamento, desde o controle de qualidade inicial até a visualização final dos resultados. Todos os fluxos de trabalho são implementados usando sistemas de gerenciamento de workflows (Nextflow, Snakemake e CWL), garantindo reprodutibilidade e portabilidade.

✨ Funcionalidades

Análise Multi-ômica

DNA-seq: Chamada de variantes (SNPs, indels, CNVs, SVs), anotação funcional, análise de impacto
RNA-seq: Quantificação de expressão gênica, análise diferencial, splicing alternativo
Single-cell RNA-seq: Clustering celular, trajetórias de diferenciação, identificação de marcadores
ChIP-seq: Identificação de picos, análise de motivos, integração com dados de expressão

Gerenciamento de Workflows

Implementação em múltiplos sistemas (Nextflow, Snakemake, CWL)
Rastreamento completo de proveniência de dados
Reprodutibilidade garantida via containerização (Docker, Singularity)
Suporte para execução em ambientes HPC e nuvem (AWS, GCP, Azure)

Machine Learning Genômico

Modelos de deep learning para predição de fenótipos
Análise de associação genômica (GWAS)
Integração multi-ômica via técnicas de aprendizado de máquina
Seleção de features biológicas relevantes

Visualizações Avançadas

Dashboards interativos com R Shiny
Visualizações genômicas com IGV.js
Gráficos circulares com Circos
Heatmaps, PCA, t-SNE, UMAP para análise exploratória

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Linguagens de Programação

R: Análise estatística, visualização, pacotes Bioconductor
Python: Processamento de dados, machine learning, pipelines
Bash: Scripts de automação e integração
Nextflow/Groovy: Definição de workflows principais
CWL/YAML: Definição de workflows alternativos

Frameworks e Bibliotecas

Bioconductor: DESeq2, edgeR, limma, GenomicRanges
Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch: Modelos de machine learning
Scanpy/Seurat: Análise de dados single-cell
Biopython/Bioperl: Processamento de sequências

Ferramentas de Bioinformática

BWA/Bowtie2/STAR: Alinhamento de sequências
GATK/FreeBayes/Strelka2: Chamada de variantes
Salmon/Kallisto: Quantificação de RNA
MACS2/Homer: Análise de ChIP-seq
VEP/SnpEff/ANNOVAR: Anotação de variantes

Infraestrutura

Docker/Singularity: Containerização
Kubernetes: Orquestração de containers
AWS Batch/GCP/Azure: Computação em nuvem
Slurm/PBS/SGE: Gerenciamento de jobs em HPC

📁 Estrutura do Projeto

genomic-data-analysis-pipeline/
├── src/
│   ├── preprocessing/         # Módulos de pré-processamento e QC
│   ├── alignment/             # Módulos de alinhamento
│   ├── variant_calling/       # Módulos de chamada de variantes
│   ├── annotation/            # Módulos de anotação
│   ├── visualization/         # Módulos de visualização
│   └── workflows/             # Definições de workflows
├── scripts/                   # Scripts utilitários
├── workflows/
│   ├── nextflow/              # Workflows em Nextflow
│   ├── snakemake/             # Workflows em Snakemake
│   └── cwl/                   # Workflows em CWL
├── containers/                # Definições de containers
├── config/                    # Arquivos de configuração
├── data/                      # Dados de exemplo
├── docs/                      # Documentação
├── results/                   # Diretório para resultados
├── tests/                     # Testes automatizados
├── environment.yml            # Ambiente Conda
├── nextflow.config            # Configuração Nextflow
├── Snakefile                  # Arquivo principal Snakemake
└── README.md                  # Este arquivo

🚀 Instalação

Pré-requisitos

Git
Conda/Miniconda
Docker ou Singularity (opcional, mas recomendado)
Java 8+ (para Nextflow)

Instalação via Conda

# Clone o repositório
git clone https://github.com/galafis/genomic-data-analysis-pipeline.git
cd genomic-data-analysis-pipeline

# Crie e ative o ambiente Conda
conda env create -f environment.yml
conda activate genomic-pipeline

# Instale o Nextflow
curl -s https://get.nextflow.io | bash

Instalação via Docker

# Pull da imagem Docker
docker pull galafis/genomic-pipeline:latest

# Execute o container
docker run -it -v $(pwd):/data galafis/genomic-pipeline:latest

📊 Uso

Execução de Workflows

Nextflow

# Workflow de DNA-seq
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/dna_seq"

# Workflow de RNA-seq
nextflow run workflows/nextflow/rna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/rna_seq"

# Workflow de single-cell RNA-seq
nextflow run workflows/nextflow/scrna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/scrna_seq"

Snakemake

# Workflow de DNA-seq
snakemake --configfile config/dna_seq_config.yaml --cores 8

# Workflow de RNA-seq
snakemake --configfile config/rna_seq_config.yaml --cores 8

# Workflow de ChIP-seq
snakemake --configfile config/chip_seq_config.yaml --cores 8

Execução em HPC

# Execução em cluster Slurm
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  -profile slurm \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/dna_seq"

Execução na Nuvem

# Execução na AWS
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  -profile aws \
  --reads "s3://my-bucket/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "s3://my-bucket/reference/genome.fa" \
  --outdir "s3://my-bucket/results/dna_seq"

🔄 Fluxos de Trabalho

DNA-seq

Controle de qualidade (FastQC)
Trimagem de adaptadores (Trimmomatic/fastp)
Alinhamento ao genoma de referência (BWA-MEM)
Processamento de alinhamentos (SAMtools, Picard)
Chamada de variantes (GATK HaplotypeCaller, FreeBayes)
Anotação de variantes (VEP, SnpEff)
Análise de impacto funcional
Visualização e relatórios

RNA-seq

Controle de qualidade (FastQC)
Trimagem de adaptadores (Trimmomatic/fastp)
Alinhamento ao genoma/transcriptoma (STAR, Salmon)
Quantificação de expressão gênica
Análise de expressão diferencial (DESeq2, edgeR)
Análise de enriquecimento funcional (GO, KEGG)
Visualização e relatórios

Single-cell RNA-seq

Controle de qualidade (FastQC)
Demultiplexação de células
Quantificação de expressão por célula
Filtragem e normalização
Redução de dimensionalidade (PCA, t-SNE, UMAP)
Clustering e identificação de tipos celulares
Análise de trajetórias celulares
Visualização e relatórios

ChIP-seq

Controle de qualidade (FastQC)
Trimagem de adaptadores (Trimmomatic/fastp)
Alinhamento ao genoma (Bowtie2)
Chamada de picos (MACS2)
Análise de motivos (HOMER)
Integração com dados de expressão
Visualização e relatórios

📈 Visualizações

O pipeline gera diversas visualizações interativas e estáticas:

Dashboards Shiny: Exploração interativa de resultados
Visualizações genômicas: Navegação de variantes e anotações
Heatmaps: Expressão gênica, correlações
Gráficos de redução de dimensionalidade: PCA, t-SNE, UMAP
Gráficos circulares: Visualização de variantes no genoma
Redes de interação: Interações gene-gene, proteína-proteína

📝 Exemplos

Análise de Variantes Somáticas em Câncer

nextflow run workflows/nextflow/somatic_variant_calling.nf \
  --tumor "data/samples/tumor/fastq/*.fastq.gz" \
  --normal "data/samples/normal/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/somatic_variants"

Análise de Expressão Diferencial

nextflow run workflows/nextflow/differential_expression.nf \
  --condition1 "data/samples/treatment/fastq/*.fastq.gz" \
  --condition2 "data/samples/control/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/diff_expression"

Análise de Single-cell de Células Tumorais

nextflow run workflows/nextflow/tumor_scrna_seq.nf \
  --reads "data/samples/tumor_10x/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/tumor_scrna"

👥 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Por favor, sinta-se à vontade para enviar pull requests, criar issues ou sugerir melhorias.

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Crie sua branch de feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some amazing feature')
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📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

📞 Contato

Gabriel Demetrios Lafis - GitHub

Link do projeto: https://github.com/galafis/genomic-data-analysis-pipeline

🇬🇧 Genomic Data Analysis Pipeline

A comprehensive and modular pipeline for genomic data analysis, including next-generation sequencing (NGS) data processing, multi-omics analysis, and advanced result visualization. This project implements reproducible workflows for DNA-seq, RNA-seq, single-cell, and ChIP-seq analysis using state-of-the-art bioinformatics technologies.

📋 Table of Contents

Overview
Features
Technologies Used
Project Structure
Installation
Usage
Workflows
Visualizations
Examples
Contributing
License
Contact

🔍 Overview

This genomic analysis pipeline was developed to process and analyze various types of next-generation sequencing (NGS) data, including DNA-seq, RNA-seq, single-cell RNA-seq, and ChIP-seq. The system is highly modular and scalable, allowing execution in HPC (High-Performance Computing) environments and cloud, with support for parallel and distributed processing.

The project implements best practices in bioinformatics and uses state-of-the-art tools for each processing step, from initial quality control to final result visualization. All workflows are implemented using workflow management systems (Nextflow, Snakemake, and CWL), ensuring reproducibility and portability.

✨ Features

Multi-omics Analysis

DNA-seq: Variant calling (SNPs, indels, CNVs, SVs), functional annotation, impact analysis
RNA-seq: Gene expression quantification, differential analysis, alternative splicing
Single-cell RNA-seq: Cell clustering, differentiation trajectories, marker identification
ChIP-seq: Peak identification, motif analysis, integration with expression data

Workflow Management

Implementation in multiple systems (Nextflow, Snakemake, CWL)
Complete data provenance tracking
Guaranteed reproducibility via containerization (Docker, Singularity)
Support for execution in HPC and cloud environments (AWS, GCP, Azure)

Genomic Machine Learning

Deep learning models for phenotype prediction
Genome-wide association analysis (GWAS)
Multi-omic integration via machine learning techniques
Selection of relevant biological features

Advanced Visualizations

Interactive dashboards with R Shiny
Genomic visualizations with IGV.js
Circular plots with Circos
Heatmaps, PCA, t-SNE, UMAP for exploratory analysis

🛠️ Technologies Used

Programming Languages

R: Statistical analysis, visualization, Bioconductor packages
Python: Data processing, machine learning, pipelines
Bash: Automation and integration scripts
Nextflow/Groovy: Main workflow definitions
CWL/YAML: Alternative workflow definitions

Frameworks and Libraries

Bioconductor: DESeq2, edgeR, limma, GenomicRanges
Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch: Machine learning models
Scanpy/Seurat: Single-cell data analysis
Biopython/Bioperl: Sequence processing

Bioinformatics Tools

BWA/Bowtie2/STAR: Sequence alignment
GATK/FreeBayes/Strelka2: Variant calling
Salmon/Kallisto: RNA quantification
MACS2/Homer: ChIP-seq analysis
VEP/SnpEff/ANNOVAR: Variant annotation

Infrastructure

Docker/Singularity: Containerization
Kubernetes: Container orchestration
AWS Batch/GCP/Azure: Cloud computing
Slurm/PBS/SGE: HPC job management

📁 Project Structure

genomic-data-analysis-pipeline/
├── src/
│   ├── preprocessing/         # Preprocessing and QC modules
│   ├── alignment/             # Alignment modules
│   ├── variant_calling/       # Variant calling modules
│   ├── annotation/            # Annotation modules
│   ├── visualization/         # Visualization modules
│   └── workflows/             # Workflow definitions
├── scripts/                   # Utility scripts
├── workflows/
│   ├── nextflow/              # Nextflow workflows
│   ├── snakemake/             # Snakemake workflows
│   └── cwl/                   # CWL workflows
├── containers/                # Container definitions
├── config/                    # Configuration files
├── data/                      # Example data
├── docs/                      # Documentation
├── results/                   # Directory for results
├── tests/                     # Automated tests
├── environment.yml            # Conda environment
├── nextflow.config            # Nextflow configuration
├── Snakefile                  # Main Snakemake file
└── README.md                  # This file

🚀 Installation

Prerequisites

Git
Conda/Miniconda
Docker or Singularity (optional, but recommended)
Java 8+ (for Nextflow)

Installation via Conda

# Clone the repository
git clone https://github.com/galafis/genomic-data-analysis-pipeline.git
cd genomic-data-analysis-pipeline

# Create and activate the Conda environment
conda env create -f environment.yml
conda activate genomic-pipeline

# Install Nextflow
curl -s https://get.nextflow.io | bash

Installation via Docker

# Pull the Docker image
docker pull galafis/genomic-pipeline:latest

# Run the container
docker run -it -v $(pwd):/data galafis/genomic-pipeline:latest

📊 Usage

Running Workflows

Nextflow

# DNA-seq workflow
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/dna_seq"

# RNA-seq workflow
nextflow run workflows/nextflow/rna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/rna_seq"

# Single-cell RNA-seq workflow
nextflow run workflows/nextflow/scrna_seq.nf \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/scrna_seq"

Snakemake

# DNA-seq workflow
snakemake --configfile config/dna_seq_config.yaml --cores 8

# RNA-seq workflow
snakemake --configfile config/rna_seq_config.yaml --cores 8

# ChIP-seq workflow
snakemake --configfile config/chip_seq_config.yaml --cores 8

Running on HPC

# Running on Slurm cluster
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  -profile slurm \
  --reads "data/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/dna_seq"

Running on Cloud

# Running on AWS
nextflow run workflows/nextflow/dna_seq.nf \
  -profile aws \
  --reads "s3://my-bucket/samples/*/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "s3://my-bucket/reference/genome.fa" \
  --outdir "s3://my-bucket/results/dna_seq"

🔄 Workflows

DNA-seq

Quality control (FastQC)
Adapter trimming (Trimmomatic/fastp)
Alignment to reference genome (BWA-MEM)
Alignment processing (SAMtools, Picard)
Variant calling (GATK HaplotypeCaller, FreeBayes)
Variant annotation (VEP, SnpEff)
Functional impact analysis
Visualization and reporting

RNA-seq

Quality control (FastQC)
Adapter trimming (Trimmomatic/fastp)
Alignment to genome/transcriptome (STAR, Salmon)
Gene expression quantification
Differential expression analysis (DESeq2, edgeR)
Functional enrichment analysis (GO, KEGG)
Visualization and reporting

Single-cell RNA-seq

Quality control (FastQC)
Cell demultiplexing
Per-cell expression quantification
Filtering and normalization
Dimensionality reduction (PCA, t-SNE, UMAP)
Clustering and cell type identification
Cell trajectory analysis
Visualization and reporting

ChIP-seq

Quality control (FastQC)
Adapter trimming (Trimmomatic/fastp)
Alignment to genome (Bowtie2)
Peak calling (MACS2)
Motif analysis (HOMER)
Integration with expression data
Visualization and reporting

📈 Visualizations

The pipeline generates various interactive and static visualizations:

Shiny Dashboards: Interactive exploration of results
Genomic Visualizations: Navigation of variants and annotations
Heatmaps: Gene expression, correlations
Dimensionality Reduction Plots: PCA, t-SNE, UMAP
Circular Plots: Visualization of variants across the genome
Interaction Networks: Gene-gene, protein-protein interactions

📝 Examples

Somatic Variant Analysis in Cancer

nextflow run workflows/nextflow/somatic_variant_calling.nf \
  --tumor "data/samples/tumor/fastq/*.fastq.gz" \
  --normal "data/samples/normal/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --outdir "results/somatic_variants"

Differential Expression Analysis

nextflow run workflows/nextflow/differential_expression.nf \
  --condition1 "data/samples/treatment/fastq/*.fastq.gz" \
  --condition2 "data/samples/control/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/diff_expression"

Single-cell Analysis of Tumor Cells

nextflow run workflows/nextflow/tumor_scrna_seq.nf \
  --reads "data/samples/tumor_10x/fastq/*.fastq.gz" \
  --genome "data/reference/genome.fa" \
  --annotation "data/reference/genes.gtf" \
  --outdir "results/tumor_scrna"

👥 Contributing

Contributions are welcome! Please feel free to submit pull requests, create issues, or suggest improvements.

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📄 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

📞 Contact

Gabriel Demetrios Lafis - GitHub

Project Link: https://github.com/galafis/genomic-data-analysis-pipeline

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 95 Commits
.github/workflows		.github/workflows
assets		assets
config		config
containers		containers
data		data
docs		docs
results		results
scripts		scripts
src		src
tests		tests
workflows		workflows
README.md		README.md
Snakefile		Snakefile
TESTING.md		TESTING.md
environment.yml		environment.yml
nextflow.config		nextflow.config

galafis/genomic-data-analysis-pipeline

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

🇧🇷 Pipeline de Análise de Dados Genômicos

📋 Índice

🔍 Visão Geral

✨ Funcionalidades

Análise Multi-ômica

Gerenciamento de Workflows

Machine Learning Genômico

Visualizações Avançadas

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Linguagens de Programação

Frameworks e Bibliotecas

Ferramentas de Bioinformática

Infraestrutura

📁 Estrutura do Projeto

🚀 Instalação

Pré-requisitos

Instalação via Conda

Instalação via Docker

📊 Uso

Execução de Workflows

Nextflow

Snakemake

Execução em HPC

Execução na Nuvem

🔄 Fluxos de Trabalho

DNA-seq

RNA-seq

Single-cell RNA-seq

ChIP-seq

📈 Visualizações

📝 Exemplos

Análise de Variantes Somáticas em Câncer

Análise de Expressão Diferencial

Análise de Single-cell de Células Tumorais

👥 Contribuição

📄 Licença

📞 Contato

🇬🇧 Genomic Data Analysis Pipeline

📋 Table of Contents

🔍 Overview

✨ Features

Multi-omics Analysis

Workflow Management

Genomic Machine Learning

Advanced Visualizations

🛠️ Technologies Used

Programming Languages

Frameworks and Libraries

Bioinformatics Tools

Infrastructure

📁 Project Structure

🚀 Installation

Prerequisites

Installation via Conda

Installation via Docker

📊 Usage

Running Workflows

Nextflow

Snakemake

Running on HPC

Running on Cloud

🔄 Workflows

DNA-seq

RNA-seq

Single-cell RNA-seq

ChIP-seq

📈 Visualizations

📝 Examples

Somatic Variant Analysis in Cancer

Differential Expression Analysis

Single-cell Analysis of Tumor Cells

👥 Contributing

📄 License

📞 Contact

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