Genomas disponíveis

Para recapitular, o pacote BSgenome contém vários genomas públicos. Se você quiser explorar os genomas disponíveis nesse pacote, use:

available.genomes()

A lista de nomes aparecerá no seguinte formato: BSgenome.speciesName.provider.version.

Após executar essa função, qual dos seguintes é um dos principais provedores de genomas disponíveis?

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Neste capítulo, você vai colocar a mão na massa com o Bioconductor. O Bioconductor é o repositório especializado de software de bioinformática, desenvolvido e mantido pela comunidade R. Você vai aprender a instalar e usar pacotes do Bioconductor. Também será apresentado a objetos e funções S4, porque a maioria dos pacotes dentro do Bioconductor herda de S4. Além disso, você vai usar um conjunto de dados genômicos real de um fungo para explorar o pacote BSgenome.

Exercise 1: Introdução ao projeto Bioconductor Exercise 2: Versão do Bioconductor Exercise 3: BiocManager para instalar pacotes Exercise 4: O papel do S4 no Bioconductor Exercise 5: Definição de classe S4 Exercise 6: Interação com classes Exercise 7: Introdução à biologia de conjuntos de dados genômicos Exercise 8: Descobrindo o genoma da levedura Exercise 9: Particionando o genoma de levedura Exercise 10: Genomas disponíveis

Exercício atual

Biostrings são contêineres de strings eficientes em memória. Biostrings tem algoritmos de correspondência e outras utilidades para manipulação rápida de grandes sequências biológicas ou conjuntos de sequências. O quanto você pode ganhar em eficiência usando os contêineres certos para suas sequências? Você vai aprender sobre alfabetos e manipulação de sequências usando o genoma minúsculo de um vírus.

Exercise 1: Introdução ao Biostrings Exercise 2: Explorando a sequência do vírus Zika Exercise 3: Containers do Biostrings Exercise 4: Manipulando Biostrings Exercise 5: Manipulação de sequências Exercise 6: De um conjunto para uma única sequência Exercise 7: Fazendo subset em um conjunto Exercise 8: Funções comuns de manipulação de sequências Exercise 9: Por que nos interessamos por padrões?Exercise 10: Buscando por um padrão Exercise 11: Encontrando palíndromos Exercise 12: Encontrando uma região conservada em seis quadros de leitura Exercise 13: Procurando uma correspondência

Os pacotes IRanges e GenomicRanges também são contêineres para armazenar e manipular intervalos genômicos e variáveis definidas ao longo de um genoma. Esses pacotes fornecem infraestrutura e suporte para muitos outros pacotes do Bioconductor por conta de seus recursos avançados. Você vai aprender a usar esses contêineres e seus metadados associados para manipular suas sequências. O conjunto de dados que você vai analisar é um gene especial de interesse no genoma humano.

Exercise 1: IRanges e estruturas genômicas Exercise 2: IRanges Exercise 3: Construindo IRanges Exercise 4: Interagindo com IRanges Exercise 5: Gene de interesse Exercise 6: De dados tabulares para Genomic Ranges Exercise 7: Acessores do GenomicRanges Exercise 8: Mutação em ABCD1 Exercise 9: Cromossomo X do genoma humano Exercise 10: Manipulando coleções de GRanges Exercise 11: Uma janela de sequência Exercise 12: Está lá?Exercise 13: Mais sobre ABCD1 Exercise 14: Quantos transcritos?Exercise 15: De um objeto GRangesList para um objeto GRanges

ShortRead é o pacote para entrada, manipulação e avaliação de arquivos fasta e fastq. Você pode subamostrar, aparar e filtrar as sequências de interesse e até gerar um relatório de qualidade. Um bônus extra nos exercícios finais vai dar a você ferramentas para avaliação de qualidade em paralelo — sim, com o Rqc. E o mais legal: para isso, você vai usar sequências de genomas de plantas!

Exercise 1: Arquivos de sequência Exercise 2: Por que fastq?Exercise 3: Lendo arquivos Exercise 4: Explorando um arquivo fastq Exercise 5: Extrair uma amostra de um arquivo fastq Exercise 6: Qualidade das sequências Exercise 7: Explorando a qualidade das sequências Exercise 8: Gráfico de qualidade por base Exercise 9: Crie seu próprio gráfico de frequência de nucleotídeos Exercise 10: Combinar e filtrar Exercise 11: Filtrando leituras em tempo real!Exercise 12: Removendo duplicatas Exercise 13: Mais filtragem!Exercise 14: Avaliação múltipla Exercise 15: Plotando a qualidade média por ciclo Exercise 16: Introdução ao Bioconductor