태그 아카이브: 인코딩

UCSC Genome Bioinformatics

주의 비디오 도움말: UCSC Genome Browser Exon-only Mode

팀에서 UCSC 게놈 브라우저 continues to update their resources and offer new ways to find and visualize features of interest to researchers. One of the newer features is the “multi-region” option. When it was first launched, I did a tip on how to use that, with some of the things that I noticed while I was testing it pre-launch. But now the folks at UCSC have their own video on the exon-only display that you might also find useful.

One of the things that is illustrated here is how the exon-only mode is handy to enhance your exploration of RNA-Seq data. It also uses a great 인코딩 data set as an example, and if you haven’t been using that collection it’s a good reminder of the kinds of things you can find in that resource still. And this extensive data set shows how much easier it is to look at different isoforms in the data in this new exon-only mode.

So have a look at this display option if you haven’t before, especially how it can help you to see transcript differences. 당신은에 익숙하지 않은 경우 인코딩 데이터 that’s being used, you can also see our training on that which will help you to understand how to use that data and the filtering features that are also used in this video.

특별주의: I have updated the UCSC Intro slides to include the new Gateway strategies as well. So download those slides for the latest look.

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공개: UCSC Genome Browser tutorials are freely available because UCSC 스폰서 us to do training and outreach on the UCSC Genome Browser.

빠른 링크:

UCSC 게놈 브라우저: http://genome.ucsc.edu

UCSC Genome Browser training materials: http://openhelix.com/ucsc

인코딩: HTTP를://www.openhelix.com/ENCODE2

참고 문헌:

박차, 엠, 분기, 대답 :, Rosenbloom, 사장님, 래니 소장, B를, 스폰서, B를, Nejad, 추신, 리, B를, 배운, 사장님, Karolchik, 디, 힌릭스, 대답 :, Heitner, 미국, 하트, 기철, Haeussler, 엠, Guruvadoo, 실은, 후지타, 추신, Eisenhart, C., Diekhans, 엠, 클로슨, 반장님, 캐스퍼, 제이, 이발사, 샷, Haussler, 디, Kuhn, 기철, & 켄트, 에. (2016). UCSC의 게놈 브라우저베이스: 2016 업데이트 핵산 연구, 44 (D1) 간접 자원부: 10.1093/nar/gkv1275

인코딩 프로젝트 컨소시엄 (2012). 인간 게놈의 DNA 요​​소의 통합 백과 사전 자연, 489 (7414), 57-74 간접 자원부: 10.1038/nature11247

SNPpets_2

금요일 SNPpets

This week’s SNPpets include a slew of new tools, including RNA secondary structure, 게놈 주석, and a new platform for mitochondrial diseases. It includes some updates to old favorites, 같은 GeneCards and a new InterMine for Xenopus. A call for help reviewing plugins at BioGPS. Two very interesting items on citations for software tools–one about software citations, and one way to publish and get properly cited. Cracking the walnut genome. And an irresistable look at cheetah genomics. 그리고 더 많은.


SNPpets_2오신 것을 환영 금요일 기능 링크 모음: SNPpets. 일주일 동안 우리는 링크의 많은 가로질러 와서 우리가 흥미있는 것을 읽습니다, 하지만 블로그 게시물에 그것을 만들지 마. 여기에 그들은 당신의 즐거움을위한…


은 https://twitter.com/nswigginton/status/727841374465347585/photo/1

UCSC Genome Bioinformatics

주의 비디오 도움말: UCSC features for ENCODE data utilization

UCSC Genome BioinformaticsAs noted in 지난 주 팁 about the ENCODE DCC at Stanford, there was a workshop recently for the 인코딩 프로젝트. There were a lot of folks speaking and a big room full of attendees. You should check out the full agenda and the playlist at the NHGRI site for all the videos, 슬라이드, and handouts: 인코딩 2015: Research Applications and Users Meeting.

This week I’m highlighting another video from this event. In this one, Pauline Fujita from the UCSC 게놈 브라우저 covers ways to work with ENCODE data in their browser.

Some of the talk includes intro stuff for brand new users, because there were certainly some in this workshop. If you are new to the tools, 너무, you can also see our free tutorial suites (아래). Pauline also quickly highlights their Genome Browser in a Box virtual machine option for folks who have privacy sensitive or protected data, but only briefly. If you want some more info on that, 체크 아웃 우리 Tip of the Week on GBIB.

But soon she covered more detail on features like track hubs and how to use those (if you wanted to jump to that part, it begins around 20min). That extra search for items in the Track Hub is really good to know about. file_formats_help또한, there’s some guidance here on the types of file formats that you may want to use to structure your data. Also why you want BED vs Wiggle, 예를 들면. For the part that addresses these formats, jump to about 33min.

Towards the end there’s coverage of the Data Integrator. The idea with this feature is that maybe you’ve got some information on a region and you have this structured as a BED file–or a number of regions–and you want to find out what else is going on in those regions. The Data Integrator can help you with that by finding overlaps among different tracks of data (around 45min). The Variant Annotation Integrator does kind of a similar thing, but for VCF files with variation information (~48min). A smidge more guidance on track hubs comes in at 50min.

In our paper for Current Protocols (which is now in PubMedCentral), we talk a bit about the hubs structure too. So if it runs too quickly at the end, our paper shows some of that detail pretty much the same way. That might help you to think about how to structure them if the concept is new to you. But if you are ready to dive in, there’s a paper specifically about hubs. And there’s also more background on the browser’s tools and in the NAR database issue papers. There’s a lot of ENCODE data available to mine, and I really hope more folks can use the tools to find new insights into genomic regions they are interested in.

빠른 링크:

Track hubs: http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgHubConnect

Data Integrator: http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgIntegrator

변형 주석 통합: http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgVai

ENCODE features at UCSC: http://genome.ucsc.edu/ENCODE

UCSC tutorial suites:

UCSC Intro Tutorial suites (동영상, with our free slides + 연습 문제): http://www.openhelix.com/ucscintro

UCSC Advanced Tutorial suites (동영상, 슬라이드, 연습 문제): http://www.openhelix.com/ucscadv

참고 문헌:

Mangan 마인, 윌리엄스 점프 온 마이너스, Kuhn RM은, & Lathe WC (2014). UCSC의 게놈 브라우저: 모든 분자 생물학은 알아야 Current Protocols in Molecular Biology., 107 (19.9), 199-199 간접 자원부: 10.1002/0471142727.mb1909s107

Rosenbloom, 사장님, Armstrong, 제이, 이발사, 샷, 캐스퍼, 제이, 클로슨, 반장님, Diekhans, 엠, Dreszer, 토니, 후지타, 추신, Guruvadoo, 실은, Haeussler, 엠, 하트, 기철, Heitner, 미국, Hickey, 샷, 힌릭스, 대답 :, Hubley, 기철, Karolchik, 디, 배운, 사장님, 리, B를, 리, C., Miga, 사장님, Nguyen, 북아 일, 스폰서, B를, 래니 소장, B를, Smit, 대답 :, 박차, 엠, 분기, 대답 :, Haussler, 디, Kuhn, 기철, & 켄트, 에. (2014). UCSC의 게놈 브라우저베이스: 2015 업데이트 핵산 연구, 43 (D1) 간접 자원부: 10.1093/nar/gku1177

래니 소장, B를, Dreszer, 토니, 이발사, 샷, 클로슨, 반장님, 후지타, 추신, 왕, 토니, Nguyen, 북아 일, 스폰서, B를, 분기, 대답 :, Karolchik, 디, & 켄트, 에. (2013). 트랙 데이터 허브는 UCSC 게놈 브라우저에 사용자 정의 게놈 전체 주석의 시각화를 가능하게 생물 정보학, 30 (7), 1003-1005 간접 자원부: 10.1093/bioinformatics/btt637

공개: UCSC Genome Browser tutorials are freely available because UCSC 스폰서 us to do training and outreach on the UCSC Genome Browser.

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주의 비디오 도움말: 데이터 조정 센터를 인코딩, phase 3

ENCODE

Image via: DNA를 요소의 백과 사전 사용자 가이드 (인코딩). 간접 자원부:10.1371/journal.pbio.1001046.g001

The 인코딩 project began many years ago, with a pilot phase, that examined just 1% 인간 게놈의. But this initial exploration helped the consortium participants to iron out some of the directions for later stages–including focusing on specific cell lines, 기술, and technologies in Phase 2. There have been a number of publications that came out from consortium members, but in addition to the participant’s papers, a lot of other folks have mined this data for various investigations as well. There’s still plenty of opportunity for discovery. Some people may not realize that there’s an also ENCODE phase 3 진행.

When we had a contract with the folks at UCSC 게놈 브라우저 for outreach on ENCODE, we developed materials to help people explore the data. But we hadn’t delved into it much since phase 3 began. But the other day I got a note from my NHGRI YouTube subscription (GenomeTV) that a whole workshop of ENCODE phase 3 information had been made available. So I wanted to have a look.

There is a series of video segments that correspond to this agenda from the ENCODE workshop. I’ll be highlighting one of them here, the one that introduces the features of the Phase 3 Data Coordination Center at Stanford now. But there may be others that you want to examine for your research goals as well. Another way to work through the different segments is available from the NHGRI page here: http://www.genome.gov/27561910 That page offers the slides, 유인물, and exercises too.

The video is longer than our typical tips, but it’s worth seeing for the context and framework details. There’s also a section on searching and filtering, which explains how to locate precisely the things you want to find. There’s a helpful and funny analogy to searching for shoes as you would at Zappos. I’ve used the Zappos tool exactly that way, and I also like it very much. If you want more details on how their ontology structure helps them to accomplish this, check out the paper linked below. Also in the video, there’s a piece about how the metadata is structured, 당신이 찾아 낼 것으로 예상 할 수있는.

There’s also a part about how to visualize the things you find. You end up loading them as a UCSC Genome Browser track hub, which is integrated with all they other data at UCSC. There’s another video with Pauline Fujita on the hubs which I’ll address separately later.

The playlist for the whole meeting is here. I won’t be highlighting all of them, but I may select more of them for future tips.

빠른 링크:

포털 인코딩: 은 https://www.encodeproject.org/

참고 문헌:

Malladi, 브이, Erickson, 디, Podduturi, 북아 일, 로우, 실은, 찬, 이봐요, E., Davidson, 제이, Hitz, B를, Ho, 엠, 리, B를, Miyasato, 미국, 어란, 샷, Simison, 엠, 슬로안, C., Strattan, 제이, 타나카, F., 켄트, 더블유, Cherry, J.,제이span class ="tr_" id="t토니46" data-token="Q2hpc2hvbG0," data-source="">Chisholm, 제이, & 홍, 이메일. (2015). Ontology application and use at the ENCODE DCC 데이터베이스, 2015 간접 자원부: 10.1093/database/bav010

프로젝트 컨소시엄을 인코딩 (2012). 인간 게놈의 DNA 요​​소의 통합 백과 사전 자연, 489 (7414), 57-74 간접 자원부: 10.1038/nature11247

프로젝트 컨소시엄을 인코딩. (2011). DNA를 요소의 백과 사전 사용자 가이드 (인코딩) PLoS 생물학, 9 (4) 간접 자원부: 10.1371/journal.pbio.1001046

프로젝트 컨소시엄을 인코딩 (2004). 인코딩 (DNA 요​​소의 백과 사전) 프로젝트 과학, 306 (5696), 636-640 간접 자원부: 10.1126/science.11​​05136

금요일 SNPpets

This week’s SNPpets include definition confusion in “epigenetics”, two HIPPIES, a new mouse ENCODE browser, 생활 그림 (new ways to interact with published data), and new features at the Drug-Gene Interaction database (DGIdb). 오–and the woolly mammoth genome.


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참고: Because of the way Twitter has re-vamped their retweet software, it’s harder to get just the text versions of tweets. But embedded tweets are huge. We are going to try out this new format, but are not sure it will work for searching and indexing the way we like. We may revisit the old format after testing this out a bit.

금요일 SNPpets

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주의 비디오 도움말: 새로운 UCSC “적층” 호기심 트랙보기

금주의 비디오 끝은 당신에게 UCSC 게놈 브라우저에서 multiWig 트랙 데이터를 볼 수있는 새로운 방법을 보여줍니다. A 새로운 옵션은 최근에 발표 된 (참조 06 월 2014), a “적층” 보기, 그것은 새로운 전략으로 데이터를 볼 수있는 편리한 방법. 하지만 그것은 잠시 세부 사항을 이해하기 위해 함께 일하는 나에게 조금했다 인정합니다. 그래서이 글에서 나는 당신이 어떤 새로운 시각화 제안을 참조 바랍니다.

나는 가능한 주석 트랙의 많은 종류의 배경으로 가지 않을 것이다–당신은 기본 트랙 뷰의 개념을 도입 할 필요가있는 경우, 으로 시작 우리의 소개 자습서 그 그래픽 표현의 종류에 닿을. 사용자 정의 트랙에서의 감동을 고급 자습서. 지침은 구체적으로 다른 트랙 유형을 작성하는 방법, UCSC 설명서를 참조하십시오. 오늘은 비디오에서 설명하고있어 트랙의 종류, MultiWig의 TRAC케이, 너무 이상이 자신​​의 섹션이 있습니다. 근본적으로, 당신이 완전히 새로운 경우, the “댄스” 스타일 영역에서 히스토그램 디스플레이를 표시하는 방법입니다. MultiWig는 하나의 공간에서 이러한 막대 그래프의 여러 가지를 오버레이 할 수 있습니다. 예에서는 여기 보여주지, 보고의 결과 7 다른 세포주는 일부 히스톤 마크 신호를 나타낸다 (계층화 H3K27Ac 트랙).

Annotation track cell lines

주석 트랙 세포주

나는 공고를 보았을 때, 나는이 동시에 모든 데이터를 표시 할 수있는 좋은 방법이라고 생각. 우리는 기본 워크숍을 할 때, 우리는 항상이보기의 세부 사항에 갈 시간이 없어, 우리는 그것을 탐구 않지만 ENCODE 재료, 내가 사용 트랙 인코딩 데이터 세트 중 하나이기 때문에. 나는 발표 (와) 같은 지역에 같은 트랙을 사용합니다, 여기에 표시되는:

stack announcement하지만 먼저 볼 때, 나는 확실하지 않은 경우 피크–NHLF 세포주를 나타내는 피크 포커스 핑크–아래 아닌지 전체 영역을 커버하는 것을 의미했다. 내가 알아 내려고 노력했다 본질적으로이입니다 (내 생각 프로세스의 그래픽 표현은 다음과 같습니다):

stackedMultiWig_screenshot_v2

다양한 스타일을 시도하여 내가 정말 표시되고 있었는지 생각을했다 확신했다, 하지만 트랙의 개발자 중 하나가 확인. 값은 핑크 밴드 세그먼트, 하지 그 아래 지역 전체. 그리고 마태 복음은 그들이 반대 알파벳 순서로 트랙을 정렬하는 나에게 지적 (그래서 NHLF는 스택의 가장 높은). 즉, 아직 실현하지 않은 양상이었다. 그들은 그 자리에서 값을 기준으로 정렬이되지 않습니다. 이것은 의미가 있습니다, 물론, 하지만 처음에 나에게 명백하지 않았다.

난 아주 많이이 옵션을 좋아–나는 그것이 실제로 의미가 다른 사람들이 같은 질문이 무엇인지에 대한 몇 가지 noodling을 할 수 있었다면하지만 난 생각.

비디오에서 나는이 세그먼트가 다른과 모양을 보여주지 “오버레이 방법” 해당 트랙 페이지 설정. 나는 SOD1 영역에서 찾고있을거야, 발표의 예처럼. 나는 그래서 비디오에 참조하는 것이 더 쉽습니다 기본값과 다른 설정의 몇 불통 (내 변경 화살촉을 참조). 그러나 나는이 효과적으로 트랙이 유형의 데이터를보고 지금 당신이 가지고있는 옵션을 전달 희망.

Track settings for video그래서 여기에 SOD1 5와 비디오입니다′ 중앙 지역, 를 사용하여 4 오버레이 방식의 다른 선택, 에서 히스톤 마크 데이터를 도시 7 세포 라인. 여기서 데이터의 세부 사항에 안가, 하지만 나는 그것이 어떻게 이루어집니다에 대한 자세한 내용은이 작품과 관련된 기준에 당신을하겠다–아래의 번스타인 연구소 용지를 참조하십시오. 난 그냥 호기심 트랙에 사용할 수 있습니다보기 옵션의 새로운 유형을 보여 싶어. 일부 트랙은 한 종류 또는 다른 너무 많은 데이터를해야합니다, 하나 또는 다른 스타일로 명확하게 될 것입니다. 그러나 지금 당신은 그것을 고려하는 추가적인 방법이.

빠른 링크:

UCSC 게놈 브라우저: genome.ucsc.edu

UCSC 소개 자습서: http://openhelix.com/ucscintro

UCSC 고급 자습서: http://openhelix.com/ucscadv

UCSC는 UCSC 게놈 브라우저에 대한 교육 및 봉사 활동을 수행하기 위해 우리를 후원하기 때문에 이러한 튜토리얼은 자유롭게 사용할 수 있습니다.

참고 문헌:

켄트 WJ, 지점 A. S., 이발사 G., 힌리 히스 A.S. & Karolchik D. (2010). 중요 인물 및 BigBed: 대규모 분산 데이터 세트를 가능하게 탐색., 생물 정보학 (옥스퍼드, 영국), PMID:

Karolchik D., 이발사 G.P., 캐스퍼 J., 클로 슨 H., 클라인 M.S., Diekhans M., Dreszer T.R., 후지타 안내 방송, Guruvadoo L. & Haeussler M. & (2013). UCSC의 게놈 브라우저베이스: 2014 업데이트합니다., 핵산 연구, PMID:

램 O., 고렌 A., 미트 I., 쇼 레슈 N., 세프 N., 언 스트 J., 켈리스, M., Gymrek M., Issner R. & 코인 M. & al. 염색질 규제의 조합 패턴은 인간의 세포에서 게놈 차원 위치 분석에 의해 발견., 세포, PMID:

인코딩 프로젝트 컨소시엄, 번스타인 B.E., 버니 E., 던햄의 I., 녹색 E.D., 군터 C. & 스나이더 M. 외. (2012). 인간 게놈의 DNA 요​​소의 통합 백과., 자연, 489 PMID:

또한 ENCODE 데이터에 자연 특별한 문제를 참조하십시오, 특히 염색질 접근성 및 히스톤 수정 부분 집합 (섹션 02): http://www.nature.com/encode/

주의 비디오 팁, 연차 2013 (부분 1)

당신은 아시다시피, 우리는이 동영상을 해왔 팁 -의 - 주6 종류 년. 우리는 주변 완료하거나 수집 한 300 지난 해를 통해 다양한 자원에 약간 재미있는 이야기 소개, 2013. 처음에 우리는 우리 자신의 비디오 인트로의 모든 일을했다, 하지만 영화 기술은 더 접근 된 많은 팀은 자신을 만든으로, 우리는 자원 제공자 스스로에 의해 수행 된이 더 많이 발견 할 수 있었다. 그래서 우리는뿐만 아니라 사람들을 수집하기 시작했다. 올해의 끝에서 우리가 휴가 전통의 일종을 설립했습니다: 우리는 그들을 모두 수집하고 요약 게시물 뭐하는거야. 당신이 그들 중 하나를 놓친있다면 그것은 당신의 일을하는 것이 유용 하리라 일을 좀 빨리 좀보고있는 좋은 방법.

당신은 과거 '팁 여기서 볼 수 있습니다: 2008 에, 2008 II에, 2009 에, 2009 II에, 2010 에, 2010 II에, 2011 에, 2011 II에, 2012 에, 2012 II에, 2013 II에 (다음주).

연차 VI:

January 2013:
January 2: 연간 검토 V 부분 둘
January 9: 새롭게 개선 된 OMIM ®
January 16: Insilico DB
January 23: ZooBank 및 종 명칭
January 30: ScienceGameCenter # edtech

February 2013:
February 6: TFBS 분석을위한 MotifLab 작업대
February 13: UCSC 게놈 브라우저 제한 효소 표시
February 20: UCSC에서 데이터를 인코딩 (조언)
February 27: NetGestalt

행진 2013:
행진 6: NCBI 유전체학 워크 벤치
행진 13: FlyBase
행진 20: figshare + GenoCAD = 구제
행진 27: 효소 포탈 및 사용자 중심 디자인

April 2013:
April 3: Phytozome와 복숭아의 게놈
April 10: 소개 정보학
April 17: EpiFlu ™과 GISAID.org에서 H7N9 데이터를 공유
April 24: 암 아틀라스 로드맵

월 2013:
월 1: 나의 암 게놈
월 8: Transfac (및 HGMD, 프로테옴, 등등)
월 15: 인플루엔자 연구 데이터베이스 (IRD)
월 22: 인간의 건강 센티넬에 대한 카나리아 데이터베이스
월 29: 미생물 생태학 속으로 양적 통찰력 QIIME

June 2013:
June 5: Prezi와 다른 비선형 프레 젠 테이션 방법
June 12: 가족 게놈 데이터 세트 TrioVis
June 19: 칩 시퀀서 의의 도구를 인코딩
June 26: InnateDB, 타고난 면역 반응의 시스템 생물학

주의 VideoTip: @ Ensembl을 인코딩

우리는 자습서를 많이 가지고 (2 사실, 재단을 인코딩 & @ UCSC를 인코딩), 도움말정보 에 대해 인코딩. 우리는 또한 튜토리얼을 많이 가지고 (다시 2, EnsemblEnsembl 레거시- 이전 버전에 ), 도움말정보 에 대해 Ensembl, EBI의 데이터베이스 및 브라우저.

지금 여기에 두 Ensembl에 주의 끝입니다 및 인코딩. 이에 최근 추가 된 중 하나입니다 Ensembl의 비디오 자습서. 이 비디오는 유전자 조절에 관여 할 수 있습니다 시퀀스를 식별하는 방법을 살펴 봅니다. Ensembl에서이 데이터의 대부분은 데이터를 인코딩에 근거. 이를 사용 “매트릭스,” 규제 데이터를 선택하는 방법 당신은 세포 유형에 따라와 TF의 필요. 의 끝에서 8 그들은 모든 데이터를 인코딩 얻는 방법에 대해 좀 더 논의 분짜리 비디오.

그래서, 지금 당신은 우리의 튜토리얼과 우리의 블로그를 통해 인코딩 및 Ensembl에 대한 OpenHelix에 여기에서 풍부한 정보를 가지고.

빠른 링크:

인코딩: http://encodeproject.org/ENCODE/
@ UCSC를 인코딩: http://genome.ucsc.edu/ENCODE/
Ensembl: http://www.ensembl.org
자습서 인코딩: http://openhelix.com/encode
Ensembl 자습서: http://openhelix.com/cgi/tutorialInfo.cgi?id=95

주의 비디오 도움말: 칩 시퀀서 의의 도구를 인코딩

우리의 교육과 워크숍을하고 있었어요 UCSC 게놈 브라우저 용 10 년. 그것은 게놈에 툴킷에 기초 항목 수있다 기막힌 도구. 하지만–당신이 다른 방법으로 당신이 찾을 수있는 데이터의 일부를 검사하려는 경우가있을 수 있습니다, 다른 초점이나 강조. 그것은 어떤 영리을 기술 할 수 있습니다 테이블 브라우저 당신이 원하는 걸 얻을 쿼리. 때로는, 그래도, 너무 유용 할 수 있습니다 주제에 대한 기본 데이터를 쿼리하는 다른 사람이 방법을 만들었습니다. 그리고 일주일에 오늘의 끝은 정확히 도구의 종류입니다. UCSC 게놈 브라우저에있는 인코딩 데이터를 쿼리하는 웹 인터페이스, 당신이 탐구에 관심이있을 수있는 지역의 풍부한 바인딩 전사 인자를 찾는에 초점을. 오늘의 비디오 팁입니다 칩 시퀀서 의의 도구를 인코딩.

의 일환으로 UCSC 게놈 브라우저에 흘러 큰 데이터의 톤이있다 인코딩 프로젝트. 그것은 생물학에 대한 마이닝의 년을 제공하는 것. 어떤 좋은 것은 특정 유전자에 관심을 가지고 생물 의학 연구원입니다–유전자 또는 세트–볼 인코딩 데이터를 알아 보자 그들은 유전자의 유전자 또는 목록의 규제에 관한 몇 가지 유용한 통찰력을 발굴 할 수있는 경우. 당신은 데이터를 선별하는 칩 시퀀서 의의 도구를 사용할 수 있습니다.

버트 연구소 팀이 한 동영상은 아주 좋은 것입니다. 자신의 도구를 사용하는 방법에 대한 매우 구체적인 지침–메뉴 옵션을 선택하는 것을, 어떤 선택이 있습니다, 그 결과로부터 무엇을 기대하는. 여기에 자신의 동영상입니다:

물론 당신은 당신이 필요로하는 배경이 도구에 대한 자신의 논문을 읽어야합니다 (아래 링크), 또한이 도구가 제공하는 것에 이해하는 데 도움이 될 것입니다 참조. 당신은 또한 관련된 인코딩 데이터를 읽을해야합니다. 용지 보충은 잘 당신이 기능을 이해하는 데 도움이되는 명확한 언어로 작성.

제가 궁금했던 것들 중 하나는 너무 마우스 데이터를 확장 할 수 있는지 여부였다. 사람들이 나에게 뇌조 한가지에 대한 그 인코딩 것은 세포 라인 데이터입니다, 및 조직 데이터는 정말 좋은 것. 그러나 나는 보았다 스티븐 터너의 블로그에서 토론 (의견을 읽고) 지금은 인간에 초점에 대한. 의 논의도 있었다 CScan 도구, 그래도, 이는 마우스 데이터를 포함하지. 이 도구입니다 그래서 만약 당신이에 관심이, 너무 CScan을 탐험 할 수 있습니다.

인식에 대한 스티븐 터너 모자 팁:

빠른 링크:

칩 시퀀서 의의 도구를 인코딩: http://encodeqt.stanford.edu/

CScan: http://www.beaconlab.it/cscan

참조:

Auerbach, 기철, 첸, B를, & 버트, A. (2013). 함수에 관련된 유전자: 인코딩 칩 시퀀서 의의 도구를 사용하여 농축 전사 인자를 식별 생물 정보학 간접 자원부: 10.1093/bioinformatics/btt316