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Curso

ChIP-seq con Bioconductor en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 9/2024

Aprende a analizar e interpretar datos ChIP-seq con la ayuda de Bioconductor utilizando un conjunto de datos sobre cáncer humano.

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Descripción del curso

El análisis de ChIP-seq es una rama importante de la bioinformática. Nos ofrece una ventana a la maquinaria que hace funcionar las células de nuestro cuerpo. Ya sea una neurona que te ayuda a leer esta página web o una célula inmunitaria patrullando tu cuerpo en busca de microorganismos que podrían enfermarte, todas comparten el mismo genoma. Lo que las diferencia son los genes que están activos en cada momento. Qué genes se activan lo determina un complejo sistema de proteínas que pueden activar y desactivar genes. Cuando esta maquinaria reguladora se descontrola, puede dar lugar a cáncer y otras enfermedades debilitantes. El análisis de ChIP-seq nos permite entender la función de las proteínas reguladoras, cómo pueden contribuir a la enfermedad y ofrece pistas sobre cómo podríamos intervenir para evitar que las células se desregulen. En este curso, explorarás un conjunto de datos real mientras aprendes a procesar y analizar datos de ChIP-seq en R.

Requisitos previos

Intermediate R Introduction to Bioconductor in R

1

Introduction to ChIP-seq

Introduction to ChIP-seq experiments. Why are they interesting? What sort of phenomena can be studied with ChIP-seq and what can we learn from these experiments.

What is ChIP-seq?

ChIP-seq recap

Sequencing data

ChIP-seq Workflow

Genes that make a difference

ChIP-seq results summary

Understanding ChIP-seq data

Iniciar Capítulo

2

Back to Basics - Preparing ChIP-seq data

Now the ChIP-seq analysis begins in earnest. This chapter introduces Bioconductor tools to import and clean the data.

Importing data

Reading BAM files

Reading BED files

Taking a closer look at peaks

Plotting a region in detail

Adding Annotations

Cleaning ChIP-seq data

Removing blacklisted regions

Filtering reads

Compare filtered data to raw reads

Assessing enrichment

Computing coverage

Peaks vs background

Iniciar Capítulo

3

Comparing ChIP-seq samples

This chapter introduces techniques to identify and visualise differences between ChIP-seq samples.

Introduction to differential binding

Do these samples look the same to you?

Clustering samples

Visualising differences in protein binding

Testing for differential binding

Loading Read Counts

Setting-up the model

Fitting the model

Revisiting PCA and Heat map

A closer look at differential binding

Volcano plot

Summarising differences in protein binding

Iniciar Capítulo

4

From Peaks to Genes to Function

Being able to identify differential binding between groups of samples is great, but what does it mean? This chapter discusses strategies to interpret differential binding results to go from peak calls to biologically meaningful insights.

Interpreting ChIP-seq peaks

Consolidating peaks

Using Annotations

Annotating peaks

Which peaks are different?

Interpreting Gene lists

Associating peaks with genes

Finding common themes

Understanding the impact on pathways

A closer look at pathways

Advanced ChIP-seq analyses

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