Giới thiệu về thí nghiệm ChIP-seq. Vì sao chúng thú vị? Những hiện tượng nào có thể nghiên cứu bằng ChIP-seq và chúng ta có thể học được gì từ các thí nghiệm này.

ChIP-seq là gì?

Ôn nhanh về ChIP-seq

Dữ liệu giải trình tự

Gọi peak

Quy trình làm việc ChIP-seq

Bản đồ nhiệt

Những gene tạo nên khác biệt

Tóm tắt kết quả ChIP-seq

Hiểu dữ liệu ChIP-seq

Giới thiệu về ChIP-seq

Giờ thì phân tích ChIP-seq thực sự bắt đầu. Chương này giới thiệu các công cụ Bioconductor để nhập và làm sạch dữ liệu.

Nhập dữ liệu

Đọc tệp BAM

Đọc tệp BED

Xem kỹ hơn về các peak

Vẽ chi tiết một vùng gen

Thêm chú giải (Annotations)

Làm sạch dữ liệu ChIP-seq

Loại bỏ các vùng trong blacklist

Lọc reads

So sánh dữ liệu đã lọc với read thô

Đánh giá mức độ làm giàu

Tính coverage

Peaks so với nền

Quay về căn bản - Chuẩn bị dữ liệu ChIP-seq

Chương này giới thiệu các kỹ thuật để xác định và trực quan hóa khác biệt giữa các mẫu ChIP-seq.

Giới thiệu về differential binding

Theo bạn, các mẫu này có giống nhau không?

Phân cụm mẫu

Trực quan hóa khác biệt trong liên kết protein

Kiểm định liên kết khác biệt

Tải số lượng đọc (Read Counts)

Thiết lập mô hình

Khớp mô hình

Xem lại PCA và Heatmap

Xem kỹ hơn về liên kết khác biệt

Biểu đồ MA

Biểu đồ volcano

Tóm tắt khác biệt trong liên kết protein

So sánh các mẫu ChIP-seq

Khả năng xác định liên kết khác biệt giữa các nhóm mẫu là rất tốt, nhưng điều đó có ý nghĩa gì? Chương này thảo luận các chiến lược diễn giải kết quả liên kết khác biệt để đi từ gọi peak đến các hiểu biết có ý nghĩa sinh học.

Diễn giải các peak ChIP-seq

Gộp (consolidate) các peaks

Sử dụng Annotation

Chú giải peaks

Những đỉnh nào khác biệt?

Diễn giải danh sách gene

Liên kết đỉnh với gen

Tìm các chủ đề chung

Hiểu tác động lên các con đường (pathway)

Quan sát kỹ hơn các pathway

Phân tích ChIP-seq nâng cao

Từ Peak đến Gen đến Chức năng

Chromosome 20 dataset

Androgen Receptor ChIP-seq Peaks dataset

Phân tích ChIP-seq là một nhánh quan trọng của tin sinh học. Nó mở ra cánh cửa nhìn vào bộ máy giúp các tế bào trong cơ thể chúng ta vận hành. Dù là tế bào não giúp bạn đọc trang web này hay tế bào miễn dịch tuần tra cơ thể để tìm vi sinh vật gây bệnh, tất cả đều mang cùng một bộ gen. Điều phân biệt chúng là những gen đang hoạt động tại một thời điểm nhất định. Những gen nào được bật là do một hệ thống protein phức tạp có thể kích hoạt hoặc bất hoạt gen quyết định. Khi bộ máy điều hòa này mất kiểm soát, nó có thể dẫn đến ung thư và các bệnh suy nhược khác. Phân tích ChIP-seq cho phép chúng ta hiểu chức năng của các protein điều hòa, cách chúng có thể góp phần gây bệnh và cung cấp manh mối về cách can thiệp để ngăn tế bào vượt khỏi tầm kiểm soát. Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá một bộ dữ liệu thực tế trong khi học cách xử lý và phân tích dữ liệu ChIP-seq trong R.

Intermediate R

Introduction to Bioconductor in R

Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu ChIP-seq với Bioconductor bằng bộ dữ liệu ung thư người.

ChIP-seq với Bioconductor trong R

Học cách phân tích và diễn giải dữ liệu ChIP-seq với sự hỗ trợ của Bioconductor bằng bộ dữ liệu ung thư ở người.

Phân tích dữ liệu gen trong R

Ôn nhanh về ChIP-seq

ChIP-seq với Bioconductor trong R

Bài tập tương tác thực hành