태그 아카이브: RNA - Seq

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.


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

expVIP example

주의 비디오 도움말: expVIP, an Expression, 시각화, and Integration Platform

내가 지난 주에 언급했듯이, 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, 에 모습을 가지고 #Plant16 + 밀 as a search. This is where the rubber of tractor tires and plant genomics hits the…음…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 isualization과 NTEGRATING latform. 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 (아래 링크):

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.

빠른 링크:

Wheat expression browser: www.wheat-expression.com

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


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

금요일 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, 및 10 simple rules to win a Nobel Prize, 더….

오신 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/Primary_Immune1/status/592667925166825473

전염병에 관한 유전체학 영향 (동영상)

의 일환으로 의학 강좌 시리즈 지노 믹스 NHGRI의, 조나단 Zenilman 새로운 게놈 기술은 임상의가 진단할 수있는 방법으로 주었 것을 여러 가지 방법에 대한 강의를 줬어, 관리, 그리고 감염증을 치료. 이 강의 시리즈는 임상 의료 상황과 유전체학의 다양한 교차로에 동영상 번호를 제공합니다, 뿐만 아니라이 분야에서 기초 연구에.

이전에 어두운 미생물 상황을 연구하는 기회를–unculturable 생물을 포함, 및 미생물 혼합 식민지가 상처를 침해받을 수, 정말 흥미로웠습니다 (하지만 뇌 농양으로 지역 사회에 대해 생각하는 것이였다…입니다…아마도 점심보기에 적합하지). 그러나 전에 이해하는 거의 불가능하여 이러한 상황이 있었다뿐만 아니라–그러나 그들은 거기에 저항하는 생물체들이있었습니다 여부를 확인할 수 없었. 그래서 심각하게 치료에 영향을.

흥미로운 데이터 포인트: 뇌 농양의, 표준 culturing 기술을 사용, 그들은 식별 22 버그. PCR을 사용하여 그들은 발견 72! 일부는 알 수 있었다, 너무. 한 환자는 16 종자. 멋진 싸움이야.

이러한 새로운 전략 중 하나는 부작용 비록 그 병원 관리자 아웃은 괴물. 갑자기 테스트 증가된 감도 때문에, 그들의 보고서에 반영 많은 생물이 있습니다.

새로운 기술이 정말 만성 상처 치료에 도움이거야. 한 가지 중요한 포인트는 RNA-seq 데이터를 확인하는 것이 중요합니다 였죠, 그것은 transcriptomes가 활성인지 알아 중요하기 때문에. 죽은 버그 분석을 복잡, 자들은 현재 살아있는 알과 상처에 영향을 미치는 것은 매우 중요하므로.

이 작품의 또 다른 중요한 결과는 많은 병원체의 감독의 치료에 포인터를 들어올 거라. 광범위한 스펙트럼 치료는 자신의 문제를 일으키는, 그리고 나쁜 버그를 대상으로하는보다 정확한 방법을 갖는 것은 정말 가치있는 것입니다.

제가 Zenilman 및 동료의 작업 유형에 게시된 것으로 데이터의 종류 샘플을 첨부했습니다 그는이 강의에서 설명, 하지만 당신은 더 많은 예제를 찾을 수 있습니다. 나는 개방형 액세스 예제 비록을 선택하고 싶었, 이것이 내가 포함입니다.


가격, 실은, 리우, C., Melendez, 제이, 천을 제이 kelPLoS 하나, 4, Y를, Engelthaler, 디, 아지즈, 엠, 나무 그늘이 좋으 셨겠죠, 제이, Rattray, 기철, 풀린 끝, 제이, 킹슬리, C., 세균, 추신, 거지, 샷, & Zenilman, Kokocinski. (2009). 16 rRNA 유전자 기반 Pyrosequencing을 이용한 만성 상처의 박테리아의 커뮤니티 분석: 만성 상처 Microbiota에서 당뇨병과 항생제의 영향 PLoS 하나, 4 (7) 간접 자원부: 10.1371/journal.pone.0006462

RNA - Seq 데이터 표준을 인코딩–우리는 그들을 필요 해요

난 단지에서 중요한 이메일을 가지고 발표 메일링리스트를 인코딩 UCSC 게놈 브라우저에서. 나는 여행을위한 포장 해요로 내가 그들을 통해 갈 시간이 없었어요, 하지만 PDF 문서 몇 가지 좋은 비행기 독서를 할 것이라고 생각!

인코딩 컨소시엄은 '표준을 완성했다, 지침 및 RNA - Seq V1.0에 대한 모범 사례′, 데이터 표준을 생성하는 컨소시엄의 지속적인 노력의 일환으로. 문서에서 사용할 수 있습니다 포털 인코딩 여기에:


“RNA - Seq은 생물 학적 샘플에서 전송을 특성화 목표로 이동 실험 방법입니다. 이 문서는 '참조의 품질을 만들기위한 모범 사례에 초점을 맞춘 가이드 라인과 표준 세트를 제공합니다’ transcriptome 측정.”

이것은 RNA - Seq PDF 문서에 대한 직접 링크를 다음했습니다: http://encodeproject.org/ENCODE/protocols/dataStandards/ENCODE_RNAseq_Standards_V1.0.pdf

난이 책을 읽으면 재미있을 것 같아, 스티븐 터너 일부 최신 뉴스에서 논의를 시작했을 때 난 그냥 다른 일 RNA - Seq 데이터를 고려되면서:

@ genetics_blog 제가 읽을 수 있으면 좋겠 ($UB) MT @ GenomeWeb: 대본 풍부한는 실질적으로 RNA - seq expts W / 같은 플랫폼 번을 불복 http://bit.ly/kfShZH
그리고 우리는 이런 대답:
@ OpenHelix: @ genetics_blog이 논문을 말합니다 http://bit.ly/l9akCF
종이 같은 시료에서 RNA - Seq 데이터에 기술 변화에 관한이 정확하게 같은 방법으로 준비. 나는 우리가 그것을 탐구하는이 데이터의 다양성을 인식하는 것이 중요 될 것 같아요. 그리고 나는 확실히 인코딩 컨소시엄 사람이 종이에 모양을 가지고 정보를 고려있을거야.

인코딩 컨소시엄이 표준을 개발하기 위해 노력하고있다는 사실에 대한 위대한 업적 중 하나는 볼 우리 모두 사용할 수 있습니다이 큰 데이터 집합이있다는 것입니다, 그 중 가장 밖으로 얻을 수있는 기술을 평가 혐의로 기소 사람과 방법이 있습니다.

당신은 인코딩 프로젝트 및 데이터 세트에 익숙하지 않은 경우, 우리가 가지고있는 인코딩 튜토리얼 자료보십시오하시기 바랍니다, 그들이 UCSC 인코딩 팀에 의해 후원되기 때문에 이것은 자유롭게 사용할 수 있습니다. 우리는 프로젝트의 프레임 워크에 대해 보여, 저기 데이터를 식별하는 방법, 그것과 상호 작용의 몇 가지 중요한 측면.

튜토리얼을 인코딩: http://openhelix.com/ENCODE