Wprowadzenie do eksperymentów ChIP-seq. Dlaczego są interesujące? Jakie zjawiska można badać za pomocą ChIP-seq i czego możemy się z tych eksperymentów dowiedzieć.

Czym jest ChIP-seq?

Podsumowanie ChIP-seq

Dane sekwencjonowania

Wywołania szczytów

Przepływ pracy w ChIP-seq

Mapa cieplna

Geny, które robią różnicę

Podsumowanie wyników ChIP-seq

Rozumienie danych ChIP-seq

Wprowadzenie do ChIP-seq

Tu zaczyna się właściwa analiza ChIP-seq. Rozdział przedstawia narzędzia Bioconductor do importowania i czyszczenia danych.

Importowanie danych

Wczytywanie plików BAM

Wczytywanie plików BED

Bliższe spojrzenie na piki

Szczegółowe wizualizowanie regionu

Dodawanie adnotacji

Czyszczenie danych ChIP-seq

Usuwanie regionów z czarnej listy

Filtrowanie odczytów

Porównanie przefiltrowanych danych z surowymi odczytami

Ocena wzbogacenia

Obliczanie pokrycia

Piki a tło

Od podstaw – przygotowanie danych ChIP-seq

Rozdział wprowadza techniki identyfikowania i wizualizowania różnic między próbkami ChIP-seq.

Wprowadzenie do analizy różnicowego wiązania

Czy te próbki wyglądają tak samo?

Grupowanie próbek

Wizualizacja różnic w wiązaniu białek

Testowanie różnicowego wiązania

Wczytywanie liczby odczytów

Konfigurowanie modelu

Dopasowanie modelu

PCA i mapa ciepła – nowe spojrzenie

Bliższe spojrzenie na różnicowe wiązanie

Wykres MA

Wykres wulkaniczny

Podsumowanie różnic w wiązaniu białek

Porównywanie próbek ChIP-seq

Umiejętność identyfikowania różnic w wiązaniu między grupami próbek to dopiero początek – co tak naprawdę oznaczają te różnice? Rozdział omawia strategie interpretowania wyników analizy różnicowego wiązania, pozwalające przejść od wywołanych pików do biologicznie istotnych wniosków.

Interpretacja szczytów ChIP-seq

Scalanie szczytów

Korzystanie z adnotacji

Adnotowanie pików

Które piki są różne?

Interpretacja list genów

Powiązanie szczytów z genami

Szukanie wspólnych motywów

Analiza wpływu na szlaki metaboliczne

Bliższe spojrzenie na ścieżki

Zaawansowane analizy ChIP-seq

Od pików do genów i ich funkcji

Chromosome 20 dataset

Androgen Receptor ChIP-seq Peaks dataset

Analiza ChIP-seq to ważna gałąź bioinformatyki. Pozwala zajrzeć w mechanizmy napędzające komórki naszego ciała. Czy to neuron pomagający ci czytać tę stronę, czy komórka odpornościowa patrolująca organizm w poszukiwaniu drobnoustrojów – wszystkie noszą ten sam genom. Różni je to, które geny są w danym momencie aktywne. O tym decyduje złożony system białek, które mogą włączać i wyłączać geny. Gdy ten mechanizm regulacyjny wymyka się spod kontroli, może prowadzić do nowotworów i innych poważnych chorób. Analiza ChIP-seq pozwala zrozumieć funkcję białek regulatorowych, ich rolę w powstawaniu chorób oraz sposoby interwencji, które mogą zapobiec wymknięciu się komórek spod kontroli. W tym kursie przeanalizujesz prawdziwy zbiór danych, ucząc się jednocześnie, jak przetwarzać i analizować dane ChIP-seq w R.

Intermediate R

Introduction to Bioconductor in R

Naucz się analizować dane ChIP-seq z Bioconductor na przykładzie danych dotyczących raka u ludzi.

ChIP-seq z Bioconductor w R

Naucz się analizować i interpretować dane ChIP-seq z pomocą Bioconductor, korzystając z zestawu danych o ludzkim nowotworze.

Analiza danych genomowych w R

Porównanie przefiltrowanych danych z surowymi odczytami

ChIP-seq z Bioconductor w R

Interaktywne ćwiczenie praktyczne