Name: Çeşitli ChIPseq Veri Türleri Genom çapında Analizi İçin Yeni Bir Bayesian değiştir nokta Algoritması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-10T12:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 39 s
Description: Keşfedin ChIP-seq verilerinde histon zenginleşme bölgelerini tespit etmek için Bayesian değiştir nokta algoritmasını. Gizli Markov Modelleri kullanan bu yöntem, genomik analizde yüksek doğruluk sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

STARR vakıf ödülü (MQZ), NIH hibe ES017166 (MQZ), NSF hibe DMS0906593 (HX).

1. BCP Analiz için giriş Dosyalarının Hazırlanması <ol><li> Tercih edilen kısa okuma hizalama yazılımı kullanılarak uygun referans genomu ile çalışır (ChIP ve giriş kütüphaneleri) dizilim elde okur kısa hizalayın. Eşlenen yerle 6 sütun tarayıcı genişletilebilir veri (BED) biçiminde 13 (UCSC genom tarayıcı, dönüştürülmesi gerekir <a href="http://genome.ucsc.edu/" target="_blank">http://genome.ucsc.edu/</a> pozisyonu başlatmak), eşlenen başına bir sekme ile sınırlandırılmış satır okumak eşlenmiş kromozomun belirten (0-tabanlı), son konum (yarı-açık), adı, skoru (isteğe bağlı) ve iplikçik okuyun. </li></ol> 2a. Profiller okuyun Diffüz: Önişleme ChIP Diffüz Veri Zenginleştirilmiş Adaları tespiti için Yoğunlukları okuyun <ol><li> Önceden belirlenmiş bir parça uzunluk, yani ChIP ve giriş eşlenmiş yerle uzatın. Parçanın boyutu genellikle 200 bp etrafında, DNA&#39;nın enzim sindirimi veya sonication sırasında hedef. Fragment sayımları ardından agregabilitesi vardırBitişik bidonları ted. Varsayılan olarak, kutu boyutu 200 bp tahmini parçası uzunluğu ayarlanır. </li><li> Olabilecek herhangi bir değişiklik noktaları aynıdır okumak sayımları ile kutuları bir dizi olacak en dış sınırlarında büyük olasılıkla sonbaharda. Buna göre, bir değişim noktası aynı okuma sayıları iki depo arasında bir iç sınır meydana gelmesi ihtimal dışıdır. Yani, aynı olan grup bitişik kutuları, tek bir blok, yani içine, bin başına okur. bedGraph formatında 13. </li></ol> 2b. Punktat okuyun Profilleri: Punktat Veri Peaks tespiti için Önişleme ChIP ve Giriş YATAK Dosyalar <ol><li> Örtüşen Agrega artı ve eksi iplikçik ChIP ayrı okur için okur. Iplikçik Belirli okumak yoğunlukları artı ve eksi doruklarına bimodal profili oluşturmalıdır. En zenginleştirilmiş doruklarına artı / eksi çiftleri seçin ve kütüphane fragment uzunluk için bir tahmin olarak zirve arasındaki mesafe kullanmak. </li><li> ChIP Shift ve giriş yarısı fragmanı le okurdeğiştirdi ve birleştirilmiş artı ve eksi iplikçik okur ve okunan yoğunluk merkezi ve yeniden hesaplamak için ngth. Fragman uzunluğu tahmin edilmesi için bu metodoloji Zhang ve diğ. 3. kabul edilmiştir. Aynı birleştirme sayıları ile Pozisyonlar 2a.2 adıma benzer bloklar halinde gruplandırılmış edilmelidir. </li></ol> 3. Tahmin Posterior bizim BCMIX Yaklaşım kullanan her Blok Yoğunluğu okuyun ortalama <ol><li> Her bir bloğun okuma yoğunluk Gamma dağılımları bir karışımı ardından ortalama bir parametre, Γ (α, β) ile, (θ t) Pois, bir Poisson dağılım olarak modellenir ve bir değişim noktası bir olasılık önceki herhangi bir blok sınır meydana geliyor p. on G Pois Tertibatı (θ t) (α, β) etkili modeli sonsuz bir devlet SMM vermektedir. Maksimum posterior olabilirlik kullanarak hiper-parametreleri, α, β, ve p, tahmin edin. </li><li> Açıkça için Bayes tahminleri hesaplamakHer blok, θ, t olarak E (θ t | γ Z). Ileriye daha geleneksel ama zaman alıcı değiştirin ve geri hesaplama daha verimli Sınırlı Karmaşıklık Karışım yaklaşımı ile sık sık HMM&#39;ler kullanılan filtreler, posterior anlamı tahmin etmek, θ c. Çıkan posterior yollarla aynıdır, θ c, bloklar daha da güncellendi sınır koordinatları ile birlikte bloke edilmelidir böylece yaklaşık bir parçalı değişmez profil içine &quot;yumuşatılmış&quot; olacaktır. </li></ol> 4a. Diffüz Zenginleştirme Kesimleri içine Post-proses Posterior Ortalamalar: Profiller okuyun Diffüz <ol><li> Giriş sayısı (λ a) Pois, plan oranı olarak her yeni θ c blok başına okur kullanın ve ChIP sonsal ortalama, θ c, bazı eşik δ aşıp aşmadığını dayanan basit bir hipotez testi kullanılarak zenginleştirme belirler. 90. &lt;/&gt;-Kantil varsayılan d ve çoğu durumda uygun sup. </li><li> Birleştirme bitişik θ c tek bir bölge ve rapor basit YATAK formatında koordinatları birleştirme içine zenginleştirme aşan blokları. Alternatif olarak, bir okuma yoğunluğu tahminlerinin yüksek çözünürlüklü ayrıntılarını korumak için bedGraph formatında her blok için θ c bildirebilirsiniz. </li></ol> 4b. Tepe Adaylar içine post-proses Posterior Ortalamalar: Punktat Profilleri okuyun <ol><li> Tüm okumak sayıları ortalaması (γ 2) olarak, (λ a) Pois, plan oranı tanımlayın ve eşik, d aşan tüm blokları tanımlamak. Punktat zirveleri daha büyük ölçüde zenginleştirilmiş olması bekleniyor olduğundan, varsayılan δ Pois arasında 99 inci-kantil (λ a) ayarlanır. </li><li> Aday zirve zirve olarak maksimal θ c blok ayarlayın ve benzer bir salt den paylaşmak sınırdaş blokları yan yanaversitesi (± 1 küçük değişimlerle için izin sayılır okuyun). Bu bitişik bölge bir aday bağlanma yeri olarak tanımlanır. </li><li> ChIP aday bağlanma yeri ve hipotez test ortalaması okumak sayar gibi λ 2 hesaplayın Bu karşı girişi arka hipotezi vardı, H 0, yani λ 1 bir p-değeri eşik dayalı ≥ λ 2 ve H 0 red. YATAK formatında çıkış adayı zirveleri. </li></ol>

<ol><li>Park, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ChIP-seq%3A+advantages+and+challenges+of+a+maturing+technology%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Genet%22%5BJournal%5D)">ChIP-seq: advantages and challenges of a maturing technology.</a> Nat. Rev. Genet. 10, 669-680 (2009).</li>
<li>Barski, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+profiling+of+histone+methylations+in+the+human+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">High-resolution profiling of histone methylations in the human genome.</a> Cell. 129, 823-837 (2007).</li>
<li>Zhang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Model-based+Analysis+of+ChIP-Seq+%28MACS%29%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">Model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS).</a> Genome Biol. 9, R137(2008).</li>
<li>Zang, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+clustering+approach+for+identification+of+enriched+domains+from+histone+modification+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">A clustering approach for identification of enriched domains from histone modification ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 25, 1952-1958 (2009).</li>
<li>Jothi, R., Cuddapah, S., Barski, A., Cui, K., Zhao, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+identification+of+in+vivo+protein-DNA+binding+sites+from+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">Genome-wide identification of in vivo protein-DNA binding sites from ChIP-Seq data.</a> Nucleic Acids Res. 36, 5221-5231 (2008).</li>
<li>Qin, Z. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HPeak%3A+an+HMM-based+algorithm+for+defining+read-enriched+regions+in+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">HPeak: an HMM-based algorithm for defining read-enriched regions in ChIP-Seq data.</a> BMC Bioinformatics. 11, 369(2010).</li>
<li>Song, Q., Smith, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+dispersed+epigenomic+domains+from+ChIP-Seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Identifying dispersed epigenomic domains from ChIP-Seq data.</a> Bioinformatics. 27, 870-871 (2011).</li>
<li>Spyrou, C., Stark, R., Lynch, A. G., Tavaré, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BayesPeak%3A+Bayesian+analysis+of+ChIP-seq+data%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">BayesPeak: Bayesian analysis of ChIP-seq data.</a> BMC Bioinformatics. 10, 299(2009).</li>
<li>Lai, T., Xing, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+Bayesian+approach+to+multiple+change-points%5BTitle%5D)+AND+%22Statistica+Sinica%22%5BJournal%5D)">A simple Bayesian approach to multiple change-points.</a> Statistica Sinica. , (2011).</li>
<li>Robertson, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-wide+profiles+of+STAT1+DNA+association+using+chromatin+immunoprecipitation+and+massively+parallel+sequencing%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing.</a> Nat. Methods. 4, 651-657 (2007).</li>
<li>Stitzel, M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+epigenomic+analysis+of+primary+human+pancreatic+islets+provides+insights+into+type+2+diabetes+susceptibility+loci%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">Global epigenomic analysis of primary human pancreatic islets provides insights into type 2 diabetes susceptibility loci.</a> Cell Metab. 12, 443-455 (2010).</li>
<li>Bernstein, B. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+NIH+Roadmap+Epigenomics+Mapping+Consortium%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">The NIH Roadmap Epigenomics Mapping Consortium.</a> Nat. Biotechnol. 28, 1045-1048 (2010).</li>
<li>Karolchik, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+UCSC+Table+Browser+data+retrieval+tool%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The UCSC Table Browser data retrieval tool.</a> Nucleic Acids Res. 32, 493-496 (2004).</li>
<li>Matys, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TRANSFAC%3A+transcriptional+regulation%2C+from+patterns+to+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">TRANSFAC: transcriptional regulation, from patterns to profiles.</a> Nucleic Acids Res. 31, 374-378 (2003).</li>
<li>Portales-Casamar, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((JASPAR+2010%3A+the+greatly+expanded+open-access+database+of+transcription+factor+binding+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">JASPAR 2010: the greatly expanded open-access database of transcription factor binding profiles.</a> Nucleic Acids Res. 38, D105-D110 (2010).</li>
</ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Biz eşit derecede iyi hem noktasal ve yaygın veri yapılarını tanımlayabilir ChIPseq verilerin analiz edilmesi için bir model geliştirmek için yola çıktı. Şimdiye kadar, zenginleştirme bölgelerinde, büyük ada boyutu önvarsayıyordu beklentilerini yansıtan, özellikle diffüz bölgeleri, tespit etmek zor olmuştur. Bu sorunları çözmek için, varolan sezgisel model ve daha az yenilikçi HMM&#39;ler üzerinde birçok avantajı sahip SMM teknolojisindeki en son gelişmeler, kullandı. Bizim modelimiz açık fo...

<table border="1"><tbody><tr><td> Reaktif Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog numarası </td><td> Yorumlar (isteğe bağlı) </td></tr><tr><td> Linux tabanlı iş istasyonu </td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Çeşitli chipseq veri türleri genom çapında analizi İçin yeni bir bayesian değiştir nokta algoritması

A Novel Bayesian Change-point Algorithm for Genome-wide Analysis of Diverse ChIPseq Data Types

ChIPseq protein-DNA etkileşmeleri araştırmak için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Oku yoğunluğu profilleri proteine ​​bağlı DNA sonraki sıralama kullanarak ve bir referans genomuna okur kısa hizalayarak tarafından oluşturulur. Zenginleştirilmiş bölgeler genellikle hedef protein 1 bağlı olarak, şekil olarak büyük ölçüde farklılık dorukları, olarak ortaya çıkar. Örneğin, transkripsiyon faktörleri genellikle site ve sekans-spesifik bir şekilde bağlamak ve histon modifikasyonları daha yaygındır ve zenginleştirme 2 geniş, diffüz adalar ile karakterize edilirken, punktat zirveleri üretme eğilimindedir. Güvenilir bu bölgelerin belirlenmesi Çalışmalarımızın odak noktası oldu. ChIPseq verilerin analiz edilmesi için algoritmalar buluşsal 3-5 den daha titiz istatistiksel modeller için çeşitli yöntemler, örneğin Hidden Markov Modellerinin (HMM&#39;ler) 6-8 istihdam var. Biz zor olan tanımlamak, geçici parametrelerin sık sık gerekliliğini minimize çözüm aranmasıçözünürlük uzlaşma ve aracı sezgisel kullanılabilirlik azaltmak. HMM tabanlı yöntemler ile ilgili olarak, biz parametre kestirimi usul ve sıklıkla kullanılmaktadır basit, sonlu durumlu sınıflandırmalar kısaltmak amaçlanmıştır. Ayrıca, geleneksel ChIPseq veri analizi kategorizasyonu içermektedir uygun aracı müteakip uygulaması takip noktasal veya diffüz ya olarak yoğunluk profilleri okumak bekleniyor. Biz daha capably veri türleri tüm spektrumu hitap edebilecek bir tek, daha çok yönlü bir model, bu iki farklı modelleri için ihtiyaç yerini amaçladık. Bu hedeflere ulaşmak için, öncelikle istatistiksel bir çerçeve inşa sadece açık kullanır HMM&#39;ler 9 bir kesme kenarı peşin, formüller-bir performans avantajları için önemli yeniliği kullanarak doğal modellenmiş ChIPseq veri yapıları. Daha sofistike sonra sezgisel modelleri, bizim SMM Bir aracılığıyla sonsuz gizli durumlar barındırmaktadırBayes modeli. Biz daha zenginleştirme kesimleri tanımlamak okumak yoğunluğu, makul değişim noktaları tanımlamak için uygulanır. Bizim analizimiz bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması azaltılmış bir hesaplama karmaşıklığı-kanıtladığı kısaltılmış çalışma süresi ve bellek izi tarafından vardı gözler önüne serdi. BCP algoritma başarıyla sağlam doğruluğu ve sınırlı kullanıcı tanımlı parametreler ile noktasal tepe ve diffüz ada tanımlama hem de uygulandı. Bu resimli, çok yönlülüğü ve kullanım kolaylığı hem de. Sonuç olarak, biz onu araştırma grupları arasındaki işbirliği ve corroboration yardımcı olabilir ChIPseq veri analizi için harika bir araç yapma, kolaylıkla karşılaştırılmış ve bir şekilde veri tipleri ve son kullanıcılara geniş aralıkları boyunca kolaylıkla uygulanabilir inanıyorum. Burada, yararlılığını göstermek için mevcut transkripsiyon faktörü 10,11 ve epigenetik verileri 12 BCP uygulamasını göstermek.

BCP histon modifikasyonu veri geniş zenginleştirme bölgelerinin saptanması üstünlük sağladı. Bir referans noktası olarak, daha önce SICER 3, güçlü bir performans göstermiştir varolan aracı olanlara sonuçlarını karşılaştırdık. Iyi BCP avantajları göstermek için, biz de başarı oranları değerlendirmek için bir vakıf kurmak için çalışılmış bir histon modifikasyonu incelenmiştir. Aktif olarak kopyalanamaz gen organları (Şekil 1) ile güçlü ilişkilendirmek gösterilmiştir beri bu düşünce ile, biz son...

Bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması Saklı Markov Modelleri ile modelleme değişim noktaları state-of-the-art gelişmeler üzerine inşa ve kromatin immünopresipitasyon sekans (ChIPseq) veri analizi uygular. BCP geniş ve noktasal hem de veri türleri iyi performans sergilediğini, ancak doğru diffüz histon zenginleştirme sağlam, tekrarlanabilir adalar belirlenmesinde öne çıkmaktadır.

Çeşitli ChIPseq Veri Türleri Genom çapında Analizi İçin Yeni Bir Bayesian değiştir nokta Algoritması

ChIP-seq, protein-DNA etkileşimlerini incelemek için yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Okuma yoğunluğu profilleri, ...'nın yeni nesil dizilemesi kullanılarak oluşturulur.

Aşağıdaki deneyin genel amacı, genom genelindeki posterior ortalama okuma yoğunluğunu tahmin etmek için kromatin immünopresipitasyon sekanslama verilerinden elde edilen eşlenmiş okuma konumlarının yoğunluğunu kullanmaktır. Bu, ön işleme yoluyla gerçekleştirilir. Eşlenmiş ChIP-seq okumaları, 200 baz çiftlik örtüşmeyen bölmeler (bin) içine düşen aynı sayıda okumaya sahip bloklanmış yoğunluk profillerine dönüştürülür.İkinci bir adım olarak, aynı yoğunluğa sahip komşu kutular daha büyük bir blokta birleştirilir; ardından her bloğun posterior ortalama yoğunlukları, ileri ve geri filtreli bir Bayesyen model kullanılarak tüm çevreleyen bloklar bağlamında özyinelemeli olarak hesaplanır. Burada bir bloğun okuma sayısı, alfa ve beta parametrelerine sahip bir gama ön dağılımı alan bir theta parametresi ile Poisson dağılımı ile modellenir. Daha sonra, nihai zenginleştirilmiş genom segmentleri sonuçlarını oluşturmak için her bloğun posterior ortalama yoğunluk tahminleri, girdi kontrol arka plan yoğunluğuna göre 90. kantili aşıp aşmadığına göre anlamlılık açısından değerlendirilir; böylece BCP analizi sırasında ChIP-seq verileri üzerindeki ham dizilenmiş okumalardan posterior ortalama okuma yoğu

a-novel-bayesian-change-point-algorithm-for-genome-wide-analysis

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Pooled DNA dizi büyük kohortlarında karmaşık fenotipleri ile ilişkili nadir türevlerini algılamak için hızlı ve maliyet-etkin bir stratejidir. Burada SPLINTER'da yazılım paketi kullanarak 32 kanser ilişkili genlerin havuzlu, yeni nesil dizileme sayısal analiz açıklanmaktadır. Bu yöntem, ölçeklenebilir ve menfaat fenotipi için geçerlidir.

SPLINTER kullanarak Pooled Sıralama gelen Nadir Genomik Variantların Algılama

Bu video, DNA örneklerindeki tek nükleotid varyasyonlarının tespiti için tüp içinde çip formatında dijital PCR'nin faydasını göstermektedir. Tek bir PCR reaksiyonu, bağımsız PCR reaksiyonları olarak işlev gören odalara bölünür ve odalardaki güçlendirilmiş hedeflerden gelen floresan sinyallerinin tespiti, numunedeki varyant alelin frekansını hesaplamak için kullanılır.

Tek nükleotid varyantlarının miktar tayini için tüp içinde çip tabanlı dijital PCR

Bu el yazması mutasyonlar düşük frekans ctDNA, ER-Seq. algılamak için bir teknik anlatılmaktadır Bu yöntem iki yönlü hata düzeltmesi, özel arka plan filtre ve verimli moleküler acquirement eşsiz kullanımı tarafından ayrıştırılan.

Sonraki nesil sıralama kullanarak CtDNA nadir mutasyonların tespiti

Bu iletişim kuralı ChIP-seq, 4sU seq, toplam RNA-seq ve hücre satırları ve Primer hücre için profil oluşturma ribozom Kombinatorik kullanımını açıklar. Transkripsiyon faktörü de novo transkripsiyon, RNA işlenmesi, ciro ve çeviri zamanla, bağlama ve olayların genel gidişatı harekete geçirmek ve/veya hızla değişen hücrelerde görüntüleme izleme değişiklikleri sağlar.

Gerçek zamanlı analiz bağlama, transkripsiyon, çeviri ve ciro hücresel etkinleştirme sırasında küresel olayları görüntülemek üzere transkripsiyon faktörü

Hedeflenen yeni nesil sıralama Hastalıkları Araştırma ve Klinik teşhis giderek daha popüler hale geliyor zaman ve maliyet-etkin bir yaklaşımdır. Burada açıklanan protokol sıralaması için gerekli karmaşık iş akışı ve hastalık katkıda genetik varyantların tanımlamak için kullanılan Biyoinformatik işlem sunar.

Hedef yeni nesil sıralama ve Biyoinformatik boru hattı anayasal hastalığı genetik belirleyicileri değerlendirmek için

Yeni nesil sıralama (NGS) platformu (~0.5–2.0%) yüksek hata oranı tarafından sınırlı genomik karakterizasyonu için güçlü bir araçtır. NGS hata oranı önlemek ve mutasyonlar varyant alleli kesirler 0,0001 nadir, tespit etmemize izin bizim hata düzeltilmiş sıralama yöntemleri açıklanmaktadır.

Nadiren de olsa algılama hatası düzeltildi DNA ve RNA sıralama

Genetik varyantların karmaşık insan hastalığa katkıda kimliği roman mekanizmalar belirlemek için bize izin verir. Burada, biz aday genler veya kapsamı düşük maliyetle en üst düzeye çıkarır ve kohort-esaslı çalışmalar için mükellef gen yolu çözümlemesi için bir multiplex Genotipleme yaklaşım göstermektedir.

Klinik kohort çalışmaları çoğaltılmış Genotipleme ve kütle spektrometresi ile test aday gen

Burada proteogenomic aracı mevcut PoGo ve hızlı, nicel, translasyon modifikasyon ve varyant için protokolleri etkin başvuru genleri üzerine kütle spektrometresi ile tanımlanan peptidler eşleme. Bu araç entegre ve proteogenomic ve ortogonal genomik veri ile arayüz oluşturma kişisel proteomik çalışmalar görselleştirmek için kullanım içindir.

Translasyon modifikasyon ve varyant için hızlı ve nicel Yöntem peptidler genleri için eşleme etkin

Protokol, yarı iletken tabanlı yeni nesil dizileme platformunda anöploidi için implantasyon öncesi genetik testlerde gerekli olan genel laboratuvar içi prosedürleri sunar. Burada tüm genom amplifikasyonunun, DNA fragmanı seçiminin, kütüphane yapımının, şablon hazırlamanın ve dizileme çalışma akışının ayrıntılı adımlarını temsili sonuçlarla sunuyoruz.

Yarı İletken Tabanlı Yeni Nesil Dizileme Platformunda Anöploidi için İmplantasyon Öncesi Genetik Test

Bu çalışma, bir pankreas duktal hücre hattının RNA-seq analizi yoluyla değiştirilmiş pH'ın onkogen ekspresyonu üzerindeki etkilerini araştırmak için bir protokolü açıklamaktadır.

Pankreatik Duktal Hücre Hattında pH Değişiklikleri ile Onkogen Ekspresyon Analizi

Keşfedin ChIP-seq verilerinde histon zenginleşme bölgelerini tespit etmek için Bayesian değiştir nokta algoritmasını. Gizli Markov Modelleri kullanan bu yöntem, genomik analizde yüksek doğruluk sağlar.

Çeşitli ChIPseq Veri Türleri Genom çapında Analizi İçin Yeni Bir Bayesian değiştir nokta Algoritması

Daha fazla video keşfet