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Corso

ChIP-seq con Bioconductor in R

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 09/2024
Impara come analizzare e interpretare i dati ChIP-seq con l'aiuto di Bioconductor usando un set di dati sul cancro umano.
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Descrizione del corso

L’analisi ChIP-seq è un ramo fondamentale della bioinformatica. Ci offre uno sguardo dentro la macchina che fa funzionare le cellule del nostro corpo. Che si tratti di un neurone che ti aiuta a leggere questa pagina web o di una cellula immunitaria che pattuglia il corpo alla ricerca di microrganismi che potrebbero farti ammalare, tutte portano lo stesso genoma. Ciò che le distingue sono i geni attivi in un dato momento. Quali geni si attivano è determinato da un complesso sistema di proteine che possono accendere e spegnere i geni. Quando questa macchina di regolazione finisce fuori controllo, può portare a tumori e ad altre malattie debilitanti. L’analisi ChIP-seq ci permette di capire la funzione delle proteine regolatorie, come possano contribuire alla malattia e fornisce spunti su come potremmo intervenire per evitare che le cellule vadano fuori controllo. In questo corso esplorerai un insieme di dati reale mentre impari a processare e analizzare dati ChIP-seq in R.

Prerequisiti

Intermediate RIntroduction 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.
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2

Back to Basics - Preparing ChIP-seq data

3

Comparing ChIP-seq samples

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.
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ChIP-seq con Bioconductor in R
Corso
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