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コース

Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq

中級スキルレベル

更新日 2024/09

Bioconductorを用い、人のがんデータセットでChIP-seqデータの解析と解釈を学びます。

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RProbability & Statistics

4時間

13 ビデオ

46 演習

3,650 XP

5,315

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コース説明

ChIP-seq解析はバイオインフォマティクスの重要な分野で、私たちの体の細胞がどのように働いているのかを知る手がかりを与えてくれます。いまこのページを読むのを助けている脳の細胞も、体内で病原体を見張る免疫細胞も、同じゲノムを持っています。違いを生むのは、その時々でどの遺伝子が働いているかです。どの遺伝子が活性化されるかは、遺伝子をオン・オフする複雑なタンパク質の仕組みによって決まります。この制御機構が乱れると、がんなどの重い疾患につながることがあります。ChIP-seq解析は、この制御タンパク質の働きや病気への関与を理解し、細胞が制御不能に陥るのを防ぐための手がかりを与えてくれます。本コースでは、実データを使いながら、RでChIP-seqデータを処理・解析する方法を学びます。

前提条件

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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Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq

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