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UCSC Genome Bioinformatics

Vídeo Consejo de la semana: UCSC Genome Browser Exon modo de sólo,en

El equipo de 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 CODIFICAR 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. Si usted no está familiarizado con el Codifica los datos 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.

Nota especial: 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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Revelación: UCSC Genome Browser tutorials are freely available because UCSC patrocinadores us to do training and outreach on the UCSC Genome Browser.

Enlaces rápidos:

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

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

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

Referencias:

Espolón, M., Rama, A., Rosenbloom, K., Raney, B., Patrocinadores, B., Nejad, P., Sotavento, B., Aprendido, K., Karolchik, D., Hinrichs, A., Heitner, S., Duro, R., Haeussler, M., Guruvadoo, L., Fujita, P., Eisenhart, C., Diekhans, M., Clawson, H., Casper, J., Peluquero, G., Haussler, D., Kuhn, R., & Kent, En. (2016). La UCSC Genome Browser base de datos: 2016 actualización Nucleic Acids Research, 44 (D1) DOI: 10.1093/nar/gkv1275

El proyecto ENCODE Consorcio (2012). Una enciclopedia de elementos de ADN integrado en el genoma humano Naturaleza, 489 (7414), 57-74 DOI: 10.1038/nature11247

expVIP example

Vídeo Consejo de la semana: expVIP, an Expression, Visualización, and Integration Platform

Como mencioné la semana pasada, 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, echar un vistazo a #Plant16 + trigo as a search. This is where the rubber of tractor tires and plant genomics hits the…así…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 Enisualization y EnNTEGRACIÓN 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 (relacionados a continuación):

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.

Enlaces rápidos:

Wheat expression browser: www.wheat-expression.com

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

De referencia:

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

Viernes 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, y 10 simple rules to win a Nobel Prize, y más….


Bienvenido a nuestra colección de enlaces Viernes función: SNPpets. Durante la semana nos encontramos con un montón de enlaces y lecturas que nos parecen interesantes, pero no llegar a una entrada de blog. Aquí están para su disfrute…


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

Impacto de la Genómica en las enfermedades infecciosas (con vídeo)

Como parte del Los Genómica en Medicina de la serie Lecture del NHGRI, Jonathan Zenilman dio una conferencia sobre diversas formas en que la tecnología de nuevo genoma ha ayudado en las formas en que los médicos pueden diagnosticar, gestionar, y tratar las enfermedades infecciosas. Este ciclo de conferencias está ofreciendo una serie de videos en varias intersecciones de situaciones clínicas médicas y la genómica, no sólo en la investigación básica en el campo.

Las oportunidades para estudiar situaciones microbianas anteriormente turbias–incluidos los organismos no cultivables, y las colonias mixtas de microbios que pueden invadir heridas, Fue muy interesante (pero pensando en la comunidad en un absceso cerebral era…EL…no es adecuado para la visualización tal vez la hora del almuerzo). Pero no sólo fueron estas situaciones casi imposibles de entender antes de–pero no podía decir si había microorganismos resistentes en que. Por lo tanto, seriamente afectada tratamientos.

Un punto interesante de datos: en los abscesos cerebrales, utilizando técnicas estándar de cultivo, se identificaron 22 errores. Con la PCR se encontraron 72! Algunos eran desconocidos, también. Un paciente tuvo 16 cepas. Esa es una batalla.

Un efecto secundario de estas nuevas estrategias a pesar de que ella se asusta de que los administradores del hospital. De repente, a causa de la mayor sensibilidad de las pruebas, hay organismos mucho más reflejados en sus informes.

Las nuevas técnicas son realmente va a ayudar en el tratamiento de las heridas crónicas. Un punto importante fue que el control de los datos de ARN-ss es la clave, porque es importante saber qué transcriptomes están activos. Insectos muertos complicar el análisis, por lo que conocer cuáles están vivos y que afectan a la herida es crucial.

Otro resultado importante de este trabajo sería conseguir enlaces a otras fuentes de patógenos terapias dirigidas. De amplio espectro tratamientos están causando problemas de su propia, y con formas más precisas para apuntar a los bichos malos realmente valdría la pena.

He adjuntado una muestra de los tipos de datos que Zenilman y sus colegas han publicado en los tipos de trabajo que se describe en esta conferencia, pero se pueden encontrar muchos más ejemplos. Quería elegir un ejemplo de libre acceso, aunque, por lo que este es el que se incluyen.

De referencia:

Precio, L., Liu, C., Meléndez, J., FrJ.kel, Y., Engelthaler, D., Aziz, M., Bowers, J., Rattray, R., Enmarañar, J., Kingsley, C., GERMEN, P., Lázaro, G., & Zenilman, J. (2009). Comunidad El análisis de las bacterias de la herida crónica utilizando gen 16S rRNA basado en Pyrosequencing: Impacto de la diabetes y los antibióticos sobre la microbiota de heridas crónicas PLoS ONE, 4 (7) DOI: 10.1371/journal.pone.0006462

ENCODE ARN-Seq estándares de datos–vamos a necesitar 'em

Acabo de recibir un correo electrónico importante de la ENCODE lista de anuncios de correo en la UCSC Genome Browser. No he tenido tiempo de ir a través de ellos como estoy empacando para un viaje, pero creo que el documento PDF hará una lectura fina avión!

El Consorcio ENCODE ha finalizado "Normas, Directrices y mejores prácticas para el ARN-Seq V1.0′, como parte del continuo esfuerzo del Consorcio para generar estándares de datos. El documento está disponible en el ENCODE portal aquí:

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

“RNA-Seq es un enfoque dirigido experimental para caracterizar la transcripción de las muestras biológicas. Este documento presenta un conjunto de directrices y normas se centraron en las mejores prácticas para la creación de 'calidad de referencia’ mediciones transcriptoma.”

Fue seguido por un enlace directo con el documento de RNA-Seq PDF: http://encodeproject.org/ENCODE/protocols/dataStandards/ENCODE_RNAseq_Standards_V1.0.pdf

Creo que va a ser interesante leer este, como yo estaba considerando ARN-Seq los datos del otro día, cuando Stephen Turner inició una discusión sobre algunas noticias calientes:

@ Genetics_blog Me gustaría poder leer ($ub) MT @ GenomeWeb: La abundancia de transcripción sustancialmente no está de acuerdo btwn ARN-ss expts w / misma plataforma http://bit.ly/kfShZH
Y nos contestó con esta:
@ OpenHelix: @ Genetics_blog Se refiere a este artículo http://bit.ly/l9akCF
El documento es sobre la variabilidad técnica en el ARN-Seq datos de las mismas muestras preparadas de la misma forma. Creo que va a ser importante tener en cuenta la variabilidad de estos datos tal y como lo explore. Y estoy seguro que la gente consorcio ENCODE se echa un vistazo a este documento y considera que la información.

Una de las grandes cosas sobre el hecho de que el consorcio ENCODE está trabajando para desarrollar estándares es que hay esos grandes conjuntos grandes de datos que están disponibles para todos nosotros a mirar, y hay gente encargada de evaluar la tecnología y los métodos para sacar el máximo partido de ellas.

Si usted no está familiarizado con los conjuntos de ENCODE proyecto y los datos, por favor, eche un vistazo a los materiales didácticos ENCODE que hemos, que son de libre acceso, ya que son patrocinados por la UCSC ENCODE equipo. La cual mostramos el marco del proyecto, la forma de identificar que los datos allí, y algunos aspectos importantes de interactuar con él.