Tag Archives: ARN-Seq

UCSC Genome Bioinformatics

Astuce Vidéo de la semaine: UCSC Genome Browser Exon-only Mode

L'équipe 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 Encoder des données 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.

Note spéciale: 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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Divulgation: UCSC Genome Browser tutorials are freely available because UCSC commanditaires us to do training and outreach on the UCSC Genome Browser.

Liens rapides:

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

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

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

Références:

Éperon, M., Direction, A., Rosenbloom, K., Raney, B., Sponsors, B., Nejad, P., Lee, B., Apprises, K., Karolchik, D., Hinrichs, A., Heitner, S., Dur, R., Haeussler, M., Guruvadoo, L., Fujita, P., Eisenhart, C., Diekhans, M., Clawson, H., Casper, J., Barber, G., Haussler, D., Kuhn, R., & Kent, Dans. (2016). La base de données UCSC Genome Browser: 2016 mise à jour Nucleic Acids Research, 44 (D1) DOI: 10.1093/nar/gkv1275

Le consortium du projet ENCODE (2012). Une encyclopédie intégrée des éléments d'ADN dans le génome humain Nature, 489 (7414), 57-74 DOI: 10.1038/nature11247

expVIP example

Astuce Vidéo de la semaine: expVIP, an Expression, Visualisation, and Integration Platform

Comme je l'ai mentionné la semaine dernière, 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, avoir un regard sur #Plant16 + le blé as a search. This is where the rubber of tractor tires and plant genomics hits the…ainsi…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 Dansisualization et DansNtégrer 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 (lien ci-dessous):

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.

Liens rapides:

Wheat expression browser: www.wheat-expression.com

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

Référence:

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

SNPpets vendredi

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, et 10 simple rules to win a Nobel Prize, et plus….


Bienvenue à notre collection vendredi lien fonction: SNPpets. Au cours de la semaine, nous avons rencontré beaucoup de liens et de lectures qui nous paraissent intéressants, mais ne pas se rendre à un billet de blog. Ici, ils sont pour votre plaisir…


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

Impact génomique sur les maladies infectieuses (avec vidéo)

Dans le cadre de la Les génomique dans la série de conférences de médecine à partir du NHGRI, Jonathan Zenilman a donné une conférence sur les différentes façons dont la technologie nouveau génome a aidé dans les moyens que les cliniciens puissent diagnostiquer, gérer, et traiter les maladies infectieuses. Cette série de conférences est fournir un certain nombre de vidéos sur diverses intersections de situations cliniques médicales et de la génomique, pas seulement sur la recherche fondamentale dans le domaine.

Les possibilités d'étudier les situations microbiennes précédemment troubles–y compris les organismes non cultivables, et des colonies mixtes de microbes qui peuvent être envahissant blessures, C'était vraiment intéressant (mais en pensant à la communauté dans un abcès du cerveau était…est…pas adapté à un visionnage midi peut-être). Mais non seulement ces situations presque impossible de comprendre avant–mais ils ne pouvaient pas dire si il y avait des organismes résistants à il ya. Donc, il gravement touchés traitements.

Un point intéressant de données: dans les abcès du cerveau, en utilisant des techniques standards de culture, ils ont identifié 22 bogues. Aide de la PCR ils ont trouvé 72! Certains étaient inconnus, trop. Un patient a eu 16 souches. C'est tout à fait une bataille.

Un effet secondaire de ces nouvelles stratégies si elle qu'elle monstres sur les administrateurs d'hôpitaux. Soudain, en raison de la sensibilité accrue des tests, il ya des organismes beaucoup plus réfléchi sur leurs rapports.

Les nouvelles techniques vont vraiment aider dans le traitement des plaies chroniques. Un point important était que la vérification des données d'ARN-seq est la clé, parce que c'est important de savoir ce qui transcriptomes sont actifs. Insectes morts compliquer l'analyse, tout en sachant quels sont ceux qui sont toujours en vie et affectant la plaie est crucial.

Un autre résultat important de ce travail serait faire des pointeurs vers d'autres micro-organismes pathogènes dirigés thérapies. À large spectre de traitements sont à l'origine des problèmes de leur propre, et ayant des moyens plus précis pour cibler les mauvais microbes serait vraiment utile.

J'ai joint un échantillon des types de données qui Zenilman et ses collègues ont publié sur les types de travail qu'il décrit dans cette conférence, mais vous pouvez trouver de nombreux autres exemples. Je voulais choisir un exemple si le libre accès, si ce n'est celle que je comprend.

Référence:

Prix, L., Liu, C., Melendez, J., Frankel, Y., Engelthaler, D., Aziz, M., Bowers, J., Rattray, R., Effilochage, J., Kingsley, C., Germe, P., Lazare, G., & Zenilman, J. (2009). Analyse de la communauté des bactéries plaies chroniques Utilisation ARNr 16S-Based Pyroséquençage: Impact du diabète et des antibiotiques sur les plaies chroniques microbiote PLoS ONE, 4 (7) DOI: 10.1371/journal.pone.0006462

ENCODE ARN-Seq normes de données–on va avoir besoin 'em

Je viens de recevoir un email important de la ENCODE mailing list annonce à l'UCSC Genome Browser. Je n'ai pas eu le temps de passer par eux que je fais mes valises pour un voyage, mais je pense que le document PDF fera une lecture d'avion fines!

Le consortium ENCODE a finalisé «Normes, Lignes directrices et pratiques pour l'ARN-Seq V1.0′, dans le cadre des efforts continus du Consortium pour générer des normes de données. Le document est disponible à l' ENCODE portail ici:

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

“ARN-Seq est une approche dirigée expérimentale visant à caractériser la transcription dans des échantillons biologiques. Ce document présente un ensemble de lignes directrices et de normes axées sur les meilleures pratiques pour la création de qualité de référence '’ mesures de transcriptome.”

Elle a été suivie par un lien direct vers le document PDF ARN-Seq: http://encodeproject.org/ENCODE/protocols/dataStandards/ENCODE_RNAseq_Standards_V1.0.pdf

Je pense que ça va être intéressant de lire ce, comme je viens de considérer l'ARN-Seq de données l'autre jour quand Stephen Turner a commencé une discussion sur quelques nouvelles chaudes:

@ Genetics_blog J'aurais bien lu ($UB) MT @ Genomeweb: L'abondance Transcription désaccord substantielle BTWN ARN-seq expts w / même plate-forme http://bit.ly/kfShZH
Et nous avons répondu à cette:
@ OpenHelix: @ Genetics_blog référence à cet article http://bit.ly/l9akCF
Le papier est d'environ variabilité technique de l'ARN-Seq données à partir des mêmes échantillons préparés exactement la même manière. Je pense qu'il va être important d'être conscient de la variabilité de ces données que nous l'explorer. Et je suis sûr que les gens du consortium ENCODE aura un oeil à ce document et considérer que l'information.

Une des grandes choses au sujet du fait que le consortium ENCODE est d'élaborer des normes de travail est que, il ya ces grands ensembles de données grande qui sont disponibles pour chacun d'entre nous à regarder, et il ya des personnes chargées de l'évaluation de la technologie et les méthodes pour obtenir le maximum d'entre eux.

Si vous n'êtes pas familier avec les jeux de données de projet et ENCODE, S'il vous plaît jeter un oeil à des matériaux tutoriel ENCODE que nous avons, qui sont librement disponibles, car ils sont parrainés par l'équipe de UCSC ENCODE. Nous vous montrons sur le cadre de projets, comment identifier les données là-bas, et certains aspects importants de l'interaction avec elle.