您是否知道染色质免疫沉淀 (ChIP) 是评估表观遗传修饰对基因表达和细胞身份的影响时最常用的技术之一？传统上，ChIP 与聚合酶链式反应 (PCR) 相结合，但随着下一代测序 (NGS) 的出现，在全基因组水平上研究表观遗传修饰的一种更有效的方法是通过 ChIP 和测序 (ChIPseq)
我是 Alexander Abdulkader Kheirallah 博士，我将担任这门课程的导师。我拥有生物信息学博士学位，我的项目涉及对许多 ChIPseq 数据集的分析。我的生物信息学工作已发表在同行评审期刊上。我曾在剑桥大学担任生物信息学家，同时也是一名数据科学家。在我的第一门 RNAseq 差异基因表达分析课程取得成功后，我决定将我多年的经验浓缩成一门关于表观基因组学和 ChIPseq 数据分析的简明实用的课程，从而更进一步。分析大基因组数据的能力为您在生物学、医学和计算机科学的交叉领域提供了很多机会。
这门课程的独特之处在于它将对表观遗传生物学的深入研究与深入而实用的分析能力相结合。
您不仅将获得表观遗传学知识来帮助您进行 ChIPseq 分析工作，而且您将能够有效地管理您的项目、评估其质量并进行分析。您将获得 NGS ChIPseq 数据，我将逐步引导您完成 ChIPseq 分析。
MP4 | 视频：h264, 1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：eLearning | 语言：英语 +英语字幕 srt | 时长：134 节课（8 小时 29 米）| 大小：6 GB
你会学到什么
- 您将能够在 Linux 和 R 环境中进行 ChIPseq 分析管道
- 您将获得对 ChIPseq-analysis-ready Docker 容器的免费访问权限
- 您将可以免费访问价值 31.50 美元的评论论文中的整章
- 您将能够设置 ChIPseq 分析 Docker 容器
- 您将能够设置 ChIPseq 分析 conda 虚拟环境
- 您将能够管理您的 ChIPseq 项目的工作环境
- 您将能够使用 FastQC 评估 ChIPseq 测序数据的质量
- 您将能够使用 Bowtie2 将读数与基因组进行比对
- 您将能够根据自己选择的标准过滤对齐的读取
- 您将能够运行 MACS3 峰值调用算法
- 您将能够使用您的表观遗传学知识来帮助解释 ChIP 数据
- 您将能够使用功能研究和表观遗传实验室技术的原理
- 您将了解完整的 ChIPseq 分析工作流程
- 您将了解表观遗传学与环境之间的关系
要求
- 需要接触 R 编程语言，但您不必是 R 开发人员！
- 熟悉 UNIX 命令行、conda 和 docker 容器将是有利的，但不是必需的
- 您需要 80GB 可用磁盘空间或访问外部硬盘驱动器或云存储，才能轻松完成所有 ChIPseq 分析
- 对分子生物学的中心法则有基本的了解
- 思想开放，准备好学习！
课程说明
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该课程分为 11 个部分，最后是一个顶点项目，您可以将其添加到您的投资组合中
课程介绍
基因表达的表观遗传学：生物学的全面视角——第 1 部分
基因表达的表观遗传学：生物学的全面视角——第 2 部分
表观遗传学和环境
表观遗传学实验室技术和功能研究导论
规范 ChIPseq 分析工作流程
环境设置和 ChIPseq 项目管理
使用 FastQC 进行质量评估
结盟
过滤
峰值呼叫
您的顶点项目
在本课程结束时，您将
- 能够管理您的 ChIPseq 项目的工作环境
- 您将获得对 ChIPseq-analysis-ready Docker 容器的免费访问权限
- 您将可以免费访问价值 31.50 美元的评论论文中的整章
- 能够使用 FastQC 评估 ChIPseq 测序数据的质量
- 能够使用 Bowtie2 将读数与基因组进行比对
- 能够根据您自己选择的标准过滤对齐的读数
- 能够运行 MACS3 峰值调用算法
- 了解完整的 ChIPseq 分析工作流程
- 能够使用您的表观遗传学知识来帮助解释 ChIP 数据
- 能够使用功能研究和表观遗传实验室技术的原理
- 能够解释表观遗传学和环境之间的关系
本课程适用对象
- 立志成为生物信息学家的 STEM 毕业生，专门研究基因表达的表观遗传控制和 ChIPseq
- 想要评估表观基因组学和 ChIPseq 主题的好奇学习者
- 寻求获得 ChIPseq 分析经验机会的个人
- 想了解表观遗传学和表观遗传学的人
- 需要扩展 ChIPseq 经验的博士或博士后研究人员
- 想要开始与表观遗传学和基因表达调控相关的更高学位（学士、硕士或博士）项目的学生
