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Cours

ChIP-seq avec Bioconductor en R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 09/2024

Apprenez à analyser et à interpréter les données ChIP-seq à l'aide de Bioconductor en utilisant un ensemble de données sur le cancer humain.

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Description du cours

L’analyse ChIP-seq est une branche importante de la bioinformatique. Elle nous ouvre une fenêtre sur la machinerie qui fait fonctionner les cellules de notre corps. Qu’il s’agisse d’un neurone qui vous aide à lire cette page web ou d’une cellule immunitaire qui patrouille à la recherche de micro-organismes pouvant vous rendre malade, toutes portent le même génome. Ce qui les différencie, ce sont les gènes actifs à un moment donné. Les gènes concernés sont déterminés par un système complexe de protéines capables d’activer ou de désactiver les gènes. Lorsque cette machinerie de régulation se dérègle, elle peut conduire à des cancers et à d’autres maladies invalidantes. L’analyse ChIP-seq nous permet de comprendre la fonction des protéines régulatrices, leur contribution potentielle aux maladies et offre des pistes pour intervenir afin d’éviter que les cellules ne perdent le contrôle. Dans ce cours, vous explorerez un jeu de données réel tout en apprenant à traiter et analyser des données ChIP-seq en R.

Prérequis

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

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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

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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

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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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ChIP-seq avec Bioconductor en R

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