Tag Archives: RNA-Seq

UCSC Genome Bioinformatics

Video Tipp der Woche: UCSC Genome Browser Exon-only-Modus,en

Das Team von UCSC Genome Browser 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 ENCODE 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. If you aren’t familiar with the ENCODE Daten 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.

Besonderer Hinweis: 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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Bekanntgabe: UCSC Genome Browser tutorials are freely available because UCSC Sponsoren us to do training and outreach on the UCSC Genome Browser.

Quick-Links:

UCSC Genome Browser: http://genome.ucsc.edu

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

ENCODE: http://www.openhelix.com/ENCODE2

Referenzen:

Sporn, M., Zweig, A., Rosenbloom, K., Raney, B., Paten, B., Nejad, P., Lee, B., Learned, K., Karolchik, D., RAMspan>, Hinrichs, AS, Hsu, F., Kober, KM, Miller, W., Pedersen, JS, Pohl, A., Raney, BJ , A., Heitner, S., Harte, R., Häußler, M., Guruvadoo, L., Fujita, P., Eisenhart, C., Diekhans, M., Clawson, H., Casper, J., Friseur, G., Haussler, D., Kuhn, R., & Kent, In. (2016). Die UCSC Genome Browser Datenbank: 2016 Update Nucleic Acids Research, 44 (D1) DOI: 10.1093/nar/gkv1275

Das ENCODE Project Consortium (2012). Eine integrierte Enzyklopädie der DNA-Elemente im menschlichen Genom Nature, 489 (7414), 57-74 DOI: 10.1038/nature11247

expVIP example

Video Tipp der Woche: expVIP, an Expression, Visualisierung, and Integration Platform

Als ich letzte Woche erwähnt, I am watching a lot of farmers on twitter talk about this year’s North American growing season. To get a taste of that yourself, einen Blick auf #Plant16 + Weizen as a search. This is where the rubber of tractor tires and plant genomics hits the…gut…rows. And just coincidentally I saw a story about this new plant genomics research tool–actually in the farming media.

It’s kind of nice to see plant bioinformatics get some recognition beyond the bioinformatics nerd community. The piece “New online tool helps predict gene expression in food crops” did a pretty good job of talking about the features of the expVIP tool, and I was eager to have a look.

expVIP stands for expression Inisualisierung und InINBEZIEHUNG Platform. expVIP exampleAlthough the emphasis here is plant data, it can be used for any species. A good summary of their project is taken from their paper (unten verlinkt):

expVIP takes an input of RNA-seq reads (from single or multiple studies), quantifies expression per gene using the fast pseudoaligner kallisto (Bray et al., 2015) and creates a database containing the expression and sample information.

And it can handle polyploid species–try that on some of the tools aimed at human genomics! They illustrate this with some wheat samples from a number of different studies. And then they use the metadata about the studies, such as tissues and treatment conditions, to show how it works with some great sorting and filtering options. They created a version of this for you to interact with on the web: Wheat Expression Browser. But you can create your own data collections with their tools, aimed at your species or topics of interest.

This week’s Video Tip of the Week is their sample of how this Wheat Expression Browser works. Although you see the wheat data here, it’s just an example of how it can work with any species you’d like to examine.

I followed along and tried what they were showing in the video, and I found it to be a really slick and impressive way to explore the data. The dynamic filtering and sorting was really nice. You can customise the filtering/sorting/etc for the visualizations with the metadata that’s useful to your research. So you could set the tissue types, or treatment conditions, or whatever you want–and filter around to look at the expression with those. They go on to show that their strategies to compare genes in different situations seemed to reflect known biology in disease and abiotic stress conditions.

So their pipeline for gene matching, as well as the tools to explore and visualize RNA-Seq data, offer a great way to look at data that you might generate yourself or you could mine from existing submitted data–but that might not be well organized and available in a handy database just yet.

Quick-Links:

Wheat expression browser: www.wheat-expression.com

expVIP at GitHub: https://github.com/homonecloco/expvip-web

Referenz:

Philippa Borrill, Ricardo Ramirez-Gonzalez, & Cristobal Uauy (2016). expVIP: a customisable RNA-seq data analysis and visualisation platform Pflanzenphysiologie, 170, 2172-2186 : 10.​1104/​pp.​15.​01667

Freitag SNPpets

This week’s SNPpets include RNAMiner for mining RNA-seq data and MarkerMiner for angiosperms, who qualifies to be a bioinformatician, how to attract women to scitech careers, dangers of default parameters, und 10 simple rules to win a Nobel Prize, und mehr….


Herzlich Willkommen auf unserer Friday Feature Linksammlung: SNPpets. Während der Woche kommen wir auf eine Vielzahl von Links und liest, dass wir denken, sind interessant, sondern machen es nicht zu einem Blog-Eintrag. Hier sind sie für Ihr Vergnügen…


https://twitter.com/Primary_Immune1/status/592667925166825473

Genomics Auswirkungen auf Infektionskrankheiten (mit Video)

Im Rahmen der Die Genomik in der Medizin Ringvorlesung von NHGRI, Jonathan Zenilman hielt einen Vortrag über verschiedene Möglichkeiten, neue Genom-Technologie hat in der Art und Weise, dass Ärzte diagnostizieren kann geholfen, verwalten, und Behandlung von Infektionskrankheiten. Diese Vorlesungsreihe liefert eine Reihe von Videos auf verschiedenen Kreuzungen der klinischen medizinischen Situationen und Genomik, nicht nur auf die Grundlagenforschung auf dem Gebiet.

Die Möglichkeiten, vorher trübe mikrobiellen Situationen zu studieren–einschließlich unkultivierbare Organismen, und gemischten Kolonien von Mikroben, die kann eindringenden Wunden, war wirklich interessant (aber Gedanken über die Gemeinde in einem Hirnabszess war…ist…nicht geeignet für Leser vielleicht Mittagszeit). Aber nicht nur waren diese Situationen fast unmöglich zu verstehen, bevor–aber sie konnte nicht sagen, ob es dort resistente Organismen in. So ist es ernsthaft betroffen Behandlungen.

Eine interessante Datenpunkt: in Hirnabszessen, Verwendung von Standard-Kulturverfahren, sie identifiziert 22 Bugs. Mittels PCR fanden sie 72! Einige waren unbekannt, Auch. Ein Patient hatte 16 Stämme. Das ist schon ein Kampf.

Ein Nebeneffekt dieser neuen Strategien obwohl es dass sie flippt aus Krankenhausverwaltung. Plötzlich wegen der erhöhten Empfindlichkeit des Tests, es gibt eine Menge mehr Organismen auf ihre Berichte reflektiert.

Die neuen Techniken werden wirklich in der Behandlung von chronischen Wunden helfen. Ein wichtiger Punkt war, dass die Überprüfung der RNA-seq Daten ist der Schlüssel, denn es ist wichtig zu wissen, welche Transkriptomen aktiv sind. Tote Käfer erschweren die Analyse, so zu wissen, welche derzeit am Leben sind und sich auf die Wunde ist entscheidend.

Ein weiteres wichtiges Ergebnis dieser Arbeit bekommen würde Verweise auf andere Erreger gezielte Therapien. Breitspektrum-Behandlungen verursachen Probleme der eigenen, Und durch die genaueren Möglichkeiten, um die schlechten Bakterien abzielen würde wirklich lohnen.

Ich habe eine Probe der Arten von Daten angebracht, dass Zenilman und Kollegen haben über die Art der Arbeit veröffentlichte er beschreibt in diesem Vortrag, aber finden Sie viele weitere Beispiele. Ich wollte einen offenen Zugang zB wenn Sie, das ist also der, den ich zählen.

Referenz:

Preis, L., Liu, C., Melendez, J., FrJ.kel, Y., Engelthaler, D., Aziz, M., Bowers, J., Rattray, R., Ausfransen, J., Kingsley, C., Keim, P., Lazarus, G., & Zenilman, J. (2009). Gemeinschaft Analyse der chronischen Wunde Bakterien mit 16S rRNA-Gen-basierten Pyrosequencing: Einfluss des Diabetes und Antibiotika auf Chronische Wunde Microbiota PLoS ONE, 4 (7) DOI: 10.1371/journal.pone.0006462

ENCODE RNA-Seq Datenstandards–wir werden 'em müssen

Ich habe gerade eine wichtige E-Mail aus dem ENCODE Ankündigung Mailingliste an UCSC Genome Browser. Ich habe nicht die Zeit, um durch sie gehen musste, als ich für eine Reise Verpackung bin, aber ich denke, das PDF-Dokument werden einige feine Flugzeug Lesen machen!

Das ENCODE-Konsortium hat fertig "Standards, Richtlinien und Best Practices für die RNA-Seq V1.0′, als Teil des Konsortiums sind fortwährende Bemühungen zur Daten-Standards erzeugen. Das Dokument ist auf der ENCODE-Portal hier:

http://encodeproject.org/ENCODE/dataStandards.html

“RNA-Seq ist ein gerichteter experimenteller Ansatz zur Charakterisierung Transkription in biologischen Proben richtet. Dieses Dokument stellt eine Reihe von Leitlinien und Standards über die besten Praktiken für die Erstellung konzentriert 'Referenz-Qualität’ Transkriptom-Messungen.”

Es wurde von einem direkten Link auf die RNA-Seq PDF-Dokument, gefolgt: http://encodeproject.org/ENCODE/protocols/dataStandards/ENCODE_RNAseq_Standards_V1.0.pdf

Ich denke, es wird interessant sein, dies zu lesen, als ich überlegte gerade, RNA-Seq Daten der anderen Tag, als Stephen Turner begann eine Diskussion über einige heiße News:

@ Genetics_blog Wünschte, ich könnte lesen ($ub) MT @ GenomeWeb: Transcript Fülle wesentlich widerspricht zw. RNA-seq expts w / derselben Plattform http://bit.ly/kfShZH
Und wir antworteten mit diesem:
@ OpenHelix: @ Genetics_blog Bezieht sich auf diesem Papier http://bit.ly/l9akCF
Das Papier wird über technische Variabilität in RNA-Seq Daten aus der gleichen Proben hergestellt genau die gleiche Weise. Ich denke, es wird wichtig sein, sich bewusst sein, die Variabilität in diese Daten, wie wir sie erforschen. Und ich bin sicher, dass das Konsortium ENCODE Leute werden einen Blick auf dieses Papier haben und der Meinung, dass Informationen.

Einer der großen Dinge über die Tatsache, dass die ENCODE-Konsortium arbeitet an der Entwicklung von Normen ist, dass es diese großen großen Datenmengen, die für alle von uns zu sehen sind, und es gibt Menschen mit der Bewertung der Technologie berechnet und die Methoden, um das Beste aus ihnen zu bekommen.

Wenn Sie nicht vertraut sind mit den ENCODE Projekt und Datensätzen, Sie haben einen Blick auf die ENCODE Tutorial Materialien, die wir haben, die frei verfügbar sind, weil sie durch die UCSC ENCODE Team gesponsert. Wir zeigen Ihnen, über den Projektrahmen, wie man die Daten dort zu identifizieren, und einige wichtige Aspekte der Interaktion mit ihr.