ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

ChIP-seq with Bioconductor in R

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 09/2567

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RProbability & Statistics4 ชม.13 videos46 Exercises3,650 เอ็กซ์พี5,261คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ลองใช้ DataCamp for Business

คำอธิบายรายวิชา

ChIP-seq analysis is an important branch of bioinformatics. It provides a window into the machinery that makes the cells in our bodies tick. Whether it is a brain cell helping you to read this web page or an immune cell patrolling your body for microorganisms that would make you sick, they all carry the same genome. What differentiates them are the genes that are active at any given time. Which genes these are is determined by a complex system of proteins that can activate and deactivate genes. When this regulatory machinery gets out of control, it can lead to cancer and other debilitating diseases. ChIP-seq analysis allows us to understand the function of regulatory proteins, how they can contribute to disease and can provide insights into how we may be able to intervene to prevent cells from spinning out of control. In this course, you will explore a real dataset while learning how to process and analyze ChIP-seq data in R.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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?

50 เอ็กซ์พี

ChIP-seq recap

50 เอ็กซ์พี

Sequencing data

100 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

ChIP-seq Workflow

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

Genes that make a difference

100 เอ็กซ์พี

ChIP-seq results summary

50 เอ็กซ์พี

Understanding ChIP-seq data

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Reading BAM files

100 เอ็กซ์พี

Reading BED files

100 เอ็กซ์พี

Taking a closer look at peaks

50 เอ็กซ์พี

Plotting a region in detail

100 เอ็กซ์พี

Adding Annotations

50 เอ็กซ์พี

Cleaning ChIP-seq data

50 เอ็กซ์พี

Removing blacklisted regions

100 เอ็กซ์พี

Filtering reads

100 เอ็กซ์พี

Compare filtered data to raw reads

50 เอ็กซ์พี

Assessing enrichment

50 เอ็กซ์พี

Computing coverage

100 เอ็กซ์พี

Peaks vs background

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Comparing ChIP-seq samples

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

Introduction to differential binding

50 เอ็กซ์พี

Do these samples look the same to you?

50 เอ็กซ์พี

Clustering samples

100 เอ็กซ์พี

Visualising differences in protein binding

100 เอ็กซ์พี

Testing for differential binding

50 เอ็กซ์พี

Loading Read Counts

50 เอ็กซ์พี

Setting-up the model

100 เอ็กซ์พี

Fitting the model

100 เอ็กซ์พี

Revisiting PCA and Heat map

100 เอ็กซ์พี

A closer look at differential binding

50 เอ็กซ์พี

100 เอ็กซ์พี

Volcano plot

100 เอ็กซ์พี

Summarising differences in protein binding

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

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

50 เอ็กซ์พี

Consolidating peaks

100 เอ็กซ์พี

Using Annotations

100 เอ็กซ์พี

Annotating peaks

100 เอ็กซ์พี

Which peaks are different?

100 เอ็กซ์พี

Interpreting Gene lists

50 เอ็กซ์พี

Associating peaks with genes

100 เอ็กซ์พี

Finding common themes

100 เอ็กซ์พี

Understanding the impact on pathways

100 เอ็กซ์พี

A closer look at pathways

100 เอ็กซ์พี

Advanced ChIP-seq analyses

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

ChIP-seq with Bioconductor in R

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม ChIP-seq with Bioconductor in R วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา