Téléchargez le dossier Exam_terminal dans Moodle qui contient:
- Un fichier exam.html qui contient l’énoncé de l’exam (une copie de cet énoncé)
- Un fichier exam.R qui contient le script R dans lequel vous allez mettre vos scripts et réponses aux questions
- Un dossier data qui contient les données
Ouvrez exam.R et sauvez le dans le même dossier sous le nom Exam_numéro_étudiant.R en remplaçant numéro_étudiant par votre propre numéro étudiant.
Pour chaque question, dans le fichier Exam_numéro_étudiant.R:
- Commentez le code (en utilisant #) pour expliquer ce que vous allez faire et pourquoi vous utilisez telle ou telle fonction
- Utilisez des commandes appropriées pour répondre à la question
- Et finalement répondez (en commentant avec un #) à la question grâce au résultat des commandes
L’exam fini à 11h15. Quand vous avez fini, déposez dans l’espace de dépôt Moodle votre script Exam_numéro_etudiant.R, ainsi que les screenshots de ePlant. Avant de sortir de la salle, vérifiez auprès de Sandra Cortijo que vos fichiers sont bien dans l’espace de dépôt Moodle.
N’oubliez pas d’enregistrer régulièrement Exam_numéro_étudiant.R pendant l’exam.
Pour l’examen, vous allez analyser des données extraites de Wang et al., 2022.
Il s’agit de données issues d’expériences pour mesurer l’impact de la mutation et de la sur-expression du gène KIN10 chez Arabidopsis thaliana.
Pour cela l’aire des feuilles d’Arabidopsis thaliana a été mesurée et est indiquée en cm2 (colonne leaf_area_cm2) chez trois genotype: Col-0, le mutant kin-10 et le sur-expresseur p35S:KIN10. L’aire des feuilles a été mesurée chez des plantes ayant poussé avec deux types d’intensité lumineuse (colonne light_intensity) et qui ont subit un traitement (colonne treatment).
L’objectif de cet examen est de définir si la mutation ou la sur-expression du gène KIN10 ont un impact phénotypique et si cet impact est influencé par l’environnement.
Chargez les librairies dont vous aurez besoin.
Définissez le working directory de R pour être dans le dossier de l’exam.
Chargez le fichier Exam_L3_bioinfo.txt (qui est dans le dossier /data), qui contient les données de phénotypage pour le mutant et le sur-expresseur de KIN10, dans R et sauvez le dans un objet.
Aide: Utilisez la fonction appropriée pour le type de données (dans ce cas, des colonnes séparées par une tabulation)
Pensez à inspecter ce que retourne cette commande dans la console pour avoir un tout premier aperçu des données et vérifier qu’elles sont encodées correctement.
Avant d’analyser les données, la première étape consiste à vérifier que le tableau importé dans R contient bien les données attendues.
Combien y a t’il de lignes et de colonnes?
Combien y-a-t-il de traitements effectués? Donnez la liste des traitements
Faites une figure représentant la distribution de la taille des feuilles (en mm2) pour chaque génotype, avec l’intérieur des violin plots colorés en fonction du traitement effectué, et ce uniquement pour les plantes qui ont poussé avec une intensité lumineuse de 80. Ajoutez le résultat d’un test statistique comparant les moyennes des différents groupes.
Aide : Pour cela, filtrez les données pour garder seulement l’intensité lumineuse de 80. Créez une nouvelle colonne contenant l’aire de la feuille en mm2 à partir de celle existante qui contient l’aire de la feuille en cm2. Puis, réalisez des violin plot de l’aire de la feuille en mm2 pour les différents génotypes que vous colorez en fonction du traitement. Pour finir ajoutez au graphique un test de comparaison de moyennes.
Formulez une interprétation de ce que nous apprend cette figure quant à l’influence du traitement effectué sur la taille des feuilles. Est-ce que tous les génotypes répondent aux traitements?
Faites une figure représentant la distribution de la taille des feuilles (en mm2) pour chaque traitement, avec l’intérieur des violin plots colorés en fonction du génotype, et ce uniquement pour les génotypes
Col-0etkin-10. Créez deux facets en fonction de l’intensité lumineuse utilisée. Ajoutez le résultat d’un test statistique comparant les moyennes des différents groupes.
Lisez bien la consigne car ce graphique est différent de celui de la question précédente.
Aide : Pour cela, filtrez les données pour enlever le génotype
p35S:KIN10. Créez une nouvelle colonne contenant l’aire de la feuille en mm2 à partir de celle existante qui contient l’aire de la feuille en cm2. Puis, réalisez des violin plot de l’aire de la feuille en mm2 pour les différent traitements que vous colorez en fonction du génotype, avec des facets en fonction de l’intensité lumineuse. Pour finir ajoutez au graphique un test de comparaison de moyennes.
Pour confirmer le résultat de ce graphique, calculez et affichez dans la console la moyenne de l’aire de la feuille (en mm2) pour l’intensité lumineuse et chaque traitement en fonction du génotype. Effectuez ceci uniquement sur les génotypes
Col-0etkin-10.
Formulez une interprétation complète de ce que nous apprend cette figure et l’extraction des moyennes de l’aire des feuilles quant à l’effet du traitement effectué sur le génotype du mutant kin-10. Est-ce que l’effet de cette mutation est visible dans toutes les conditions?
Pour les questions suivantes, utilisez les outils proposés par l’ePlant de BAR. Vos réponses devront s’accompagner de copies d’écran permettant de suivre vos analyses in silico. Pensez à indiquer dans votre réponse à chaque question le nom du fichier de cette copie d’écran et à les déposer sur Moodle avec votre script.
Quelle est la fonction du gène d’Arabidopsis At3g01090 (KIN10) ?
Quel est le gène le plus similaire à At3g01090 (KIN10) chez Arabidopsis ?
Est-ce que ces deux gènes répondent de la même manière à un traitement à l’azote (nitrogen)?
Fin de l’exam. N’oubliez pas de vous relire, et de déposer votre script Exam_numéro_etudiant.R, ainsi que les screenshots de ePlant sur l’espace de dépôt Moodle. Avant de sortir de la salle, vérifiez auprès de Sandra Cortijo que le dépôt a bien été effectué.