Pourquoi nous intéressons-nous aux motifs ?

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Cet exercice fait partie du cours

Introduction à Bioconductor avec R

IntermédiaireNiveau de compétence

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Dans ce chapitre, vous allez prendre en main Bioconductor. Bioconductor est le dépôt spécialisé pour les logiciels de bioinformatique, développé et maintenu par la communauté R. Vous apprendrez à installer et utiliser des packages Bioconductor. Vous serez initié aux objets et fonctions S4, car la plupart des packages de Bioconductor héritent de S4. En complément, vous utiliserez un véritable jeu de données génomiques d’un champignon pour explorer le package BSgenome.

Exercise 1: Introduction au projet Bioconductor Exercise 2: Version de Bioconductor Exercise 3: BiocManager pour installer des packages Exercise 4: Le rôle de S4 dans Bioconductor Exercise 5: Définition d’une classe S4 Exercise 6: Interaction avec les classes Exercise 7: Introduction à la biologie des jeux de données génomiques Exercise 8: À la découverte du génome de la levure Exercise 9: Partitionner le génome de la levure Exercise 10: Génomes disponibles

Les Biostrings sont des conteneurs de chaînes efficaces en mémoire. Biostrings propose des algorithmes d’appariement et d’autres utilitaires pour manipuler rapidement de longues séquences biologiques ou des ensembles de séquences. À quel point pouvez-vous gagner en efficacité en utilisant les bons conteneurs pour vos séquences ? Vous découvrirez les alphabets et la manipulation de séquences en utilisant le petit génome d’un virus.

Exercise 1: Introduction à Biostrings Exercise 2: Explorer la séquence du virus Zika Exercise 3: Conteneurs Biostrings Exercise 4: Manipuler des Biostrings Exercise 5: Manipulation des séquences Exercise 6: D’un ensemble à une séquence unique Exercise 7: Sous-ensemble d’un ensemble Exercise 8: Fonctions courantes de manipulation de séquences Exercise 9: Pourquoi nous intéressons-nous aux motifs ?

Exercice en cours

Exercise 10: Recherche d’un motif Exercise 11: Recherche de palindromes Exercise 12: Trouver une région conservée dans six cadres de lecture Exercise 13: Recherche d’une correspondance

Les packages IRanges et GenomicRanges sont aussi des conteneurs pour stocker et manipuler des intervalles génomiques et des variables définies le long d’un génome. Ces packages fournissent une infrastructure et un support à de nombreux autres packages Bioconductor grâce à leurs fonctionnalités riches. Vous apprendrez à utiliser ces conteneurs et leurs métadonnées associées pour manipuler vos séquences. Le jeu de données étudié portera sur un gène d’intérêt particulier du génome humain.

Exercise 1: IRanges et structures génomiques Exercise 2: IRanges Exercise 3: Construire des IRanges Exercise 4: Interagir avec IRanges Exercise 5: Gène d’intérêt Exercise 6: Des données tabulaires aux Genomic Ranges Exercise 7: Accesseurs GenomicRanges Exercise 8: Mutation d’ABCD1 Exercise 9: Chromosome X du génome humain Exercise 10: Manipuler des collections de GRanges Exercise 11: Une fenêtre de séquence Exercise 12: Est-ce présent ?Exercise 13: En savoir plus sur ABCD1 Exercise 14: Combien de transcrits ?Exercise 15: D’un objet GRangesList à un objet GRanges

ShortRead est le package pour l’import, la manipulation et l’évaluation de fichiers fasta et fastq. Vous pouvez sous-échantillonner, rogner et filtrer les séquences d’intérêt, et même produire un rapport de qualité. En bonus dans les derniers exercices, vous aurez les outils pour une évaluation de qualité en parallèle — clin d’œil à Rqc. Et bonne nouvelle : pour cela, vous utiliserez des séquences de génomes végétaux !

Exercise 1: Fichiers de séquences Exercise 2: Pourquoi fastq ?Exercise 3: Lecture de fichiers Exercise 4: Explorer un fichier fastq Exercise 5: Extraire un échantillon d’un fichier fastq Exercise 6: Qualité des séquences Exercise 7: Explorer la qualité des séquences Exercise 8: Graphique de qualité par base Exercise 9: Créez votre propre graphique de fréquence des nucléotides Exercise 10: Faire correspondre et filtrer Exercise 11: Filtrer des reads à la volée !Exercise 12: Supprimer les doublons Exercise 13: Encore du filtrage !Exercise 14: Évaluation multiple Exercise 15: Tracer la qualité moyenne par cycle Exercise 16: Introduction à Bioconductor