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ChIP-seq with Bioconductor in R

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

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Descrição do Curso

ChIP-seq analysis is an important branch of bioinformatics. It provides a window into the machinery that makes the cells in our bodies tick. Whether it is a brain cell helping you to read this web page or an immune cell patrolling your body for microorganisms that would make you sick, they all carry the same genome. What differentiates them are the genes that are active at any given time. Which genes these are is determined by a complex system of proteins that can activate and deactivate genes. When this regulatory machinery gets out of control, it can lead to cancer and other debilitating diseases. ChIP-seq analysis allows us to understand the function of regulatory proteins, how they can contribute to disease and can provide insights into how we may be able to intervene to prevent cells from spinning out of control. In this course, you will explore a real dataset while learning how to process and analyze ChIP-seq data in R.
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Análise de dados genômicos em R

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  1. 1

    Introduction to ChIP-seq

    Gratuito

    Introduction to ChIP-seq experiments. Why are they interesting? What sort of phenomena can be studied with ChIP-seq and what can we learn from these experiments.

    Reproduzir Capítulo Agora
    What is ChIP-seq?
    50 xp
    ChIP-seq recap
    50 xp
    Sequencing data
    100 xp
    Peak calls
    100 xp
    ChIP-seq Workflow
    50 xp
    Heat map
    100 xp
    Genes that make a difference
    100 xp
    ChIP-seq results summary
    50 xp
    Understanding ChIP-seq data
    50 xp
  2. 4

    From Peaks to Genes to Function

    Being able to identify differential binding between groups of samples is great, but what does it mean? This chapter discusses strategies to interpret differential binding results to go from peak calls to biologically meaningful insights.

    Reproduzir Capítulo Agora
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conjuntos de dados

Androgen Receptor ChIP-seq Peaks datasetChromosome 20 dataset

colaboradores

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David Campos
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Shon Inouye
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Richie Cotton
Peter Humburg HeadshotPeter Humburg

Statistician

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