Introduction aux expériences de ChIP-seq. Pourquoi sont-elles intéressantes ? Quels phénomènes peut-on étudier avec le ChIP-seq et que peut-on apprendre de ces expériences ?

Qu’est-ce que la ChIP-seq ?

Récapitulatif ChIP-seq

Données de séquençage

Appels de pics

Flux de travail ChIP-seq

Carte de chaleur

Des gènes qui font la différence

Résumé des résultats ChIP-seq

Comprendre les données ChIP-seq

Introduction au ChIP-seq

L’analyse ChIP-seq commence véritablement ici. Ce chapitre présente des outils Bioconductor pour importer et nettoyer les données.

Importer des données

Lecture de fichiers BAM

Lecture de fichiers BED

Examiner les pics de plus près

Tracer une région en détail

Ajout d’annotations

Nettoyer des données ChIP-seq

Retirer les régions sur liste noire

Filtrer les reads

Comparer les données filtrées aux lectures brutes

Évaluer l’enrichissement

Calculer la couverture

Pics vs arrière-plan

Revenir aux fondamentaux : préparer des données ChIP-seq

Ce chapitre présente des techniques pour identifier et visualiser les différences entre des échantillons ChIP-seq.

Introduction à la liaison différentielle

Selon vous, ces échantillons se ressemblent-ils ?

Regrouper les échantillons par clustering

Visualiser les différences de liaison protéique

Tester la liaison différentielle

Charger les décomptes de reads

Configurer le modèle

Ajuster le modèle

Revoir l’ACP et la carte thermique

Un examen approfondi de la liaison différentielle

Graphique MA

Volcano plot

Résumer les différences de liaison des protéines

Comparer des échantillons ChIP-seq

Identifier une fixation différentielle entre des groupes d’échantillons, c’est bien, mais qu’est-ce que cela signifie ? Ce chapitre aborde des stratégies pour interpréter les résultats de fixation différentielle et passer des appels de pics à des enseignements biologiques pertinents.

Interpréter les pics ChIP-seq

Consolider les pics

Utiliser des annotations

Annotation des pics

Quels pics sont différents ?

Interpréter des listes de gènes

Associer les pics aux gènes

Identifier des thèmes communs

Comprendre l’impact sur les voies

Examiner de plus près les voies

Analyses ChIP-seq avancées

Des pics aux gènes, jusqu’à la fonction

Androgen Receptor ChIP-seq Peaks dataset

Chromosome 20 dataset

L’analyse ChIP-seq est une branche importante de la bioinformatique. Elle nous ouvre une fenêtre sur la machinerie qui fait fonctionner les cellules de notre corps. Qu’il s’agisse d’un neurone qui vous aide à lire cette page web ou d’une cellule immunitaire qui patrouille à la recherche de micro-organismes pouvant vous rendre malade, toutes portent le même génome. Ce qui les différencie, ce sont les gènes actifs à un moment donné. Les gènes concernés sont déterminés par un système complexe de protéines capables d’activer ou de désactiver les gènes. Lorsque cette machinerie de régulation se dérègle, elle peut conduire à des cancers et à d’autres maladies invalidantes. L’analyse ChIP-seq nous permet de comprendre la fonction des protéines régulatrices, leur contribution potentielle aux maladies et offre des pistes pour intervenir afin d’éviter que les cellules ne perdent le contrôle. Dans ce cours, vous explorerez un jeu de données réel tout en apprenant à traiter et analyser des données ChIP-seq en R.

Intermediate R

Introduction to Bioconductor in R

Apprenez à analyser et interpréter les données ChIP-seq avec Bioconductor sur un ensemble de données de cancer.

ChIP-seq avec Bioconductor en R

Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à l'aide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.

Analyse des données génomiques en R

Comparer les données filtrées aux lectures brutes

ChIP-seq avec Bioconductor en R

Exercice interactif pratique