Ana içeriğe atla

Kurs

R ile Bioconductor kullanarak ChIP-seq

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 09.2024

İnsan kanseri veri setini kullanarak Bioconductor yardımıyla ChIP-seq verilerini analiz etme ve yorumlama yöntemlerini öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics4 sa13 video46 Egzersiz3,650 XP5,269Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?

DataCamp for Business ürününü deneyin

Kurs Açıklaması

ChIP-seq analizi, biyoinformatiğin önemli bir dalıdır. Vücudumuzdaki hücreleri çalıştıran düzeneklere bir pencere açar. İster bu web sayfasını okumana yardım eden bir beyin hücresi olsun, ister seni hasta edebilecek mikroorganizmalar için devriye gezen bir bağışıklık hücresi, hepsi aynı genomu taşır. Onları birbirinden ayıran, herhangi bir anda aktif olan genlerdir. Hangi genlerin aktif olacağı, genleri etkinleştirebilen ve devre dışı bırakabilen karmaşık bir protein sistemi tarafından belirlenir. Bu düzenleyici mekanizma kontrolden çıktığında, kansere ve diğer yıpratıcı hastalıklara yol açabilir. ChIP-seq analizi, düzenleyici proteinlerin işlevini, hastalığa nasıl katkıda bulunabileceklerini anlamamızı sağlar ve hücrelerin kontrolden çıkmasını önlemek için nasıl müdahale edebileceğimize dair içgörüler sunabilir. Bu kursta, R içinde ChIP-seq verilerini işlemeyi ve analiz etmeyi öğrenirken gerçek bir veri kümesini keşfedeceksin.

Önkoşullar

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

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

Bölümü Başlat

R ile Bioconductor kullanarak ChIP-seq

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R ile Bioconductor kullanarak ChIP-seq eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.