Domanda:
Pacchetti R per l'analisi dei dati di schermi CRISPR raggruppati
natasa
2017-06-05 21:36:55 UTC
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Stiamo progettando un esperimento CRISPR / Cas9 e pensando all'analisi dei dati a valle.

Esistono pacchetti R per analizzare i dati grezzi del conteggio delle letture NGS da schermi genetici raggruppati utilizzando CRIPSR / Cas9 per interrompere l'espressione genica in una popolazione di cellule? Immagino che dovremo iniziare con le basi, ovvero elaborazione di sequenze, esplorazione dei dati, visualizzazione ecc.

In che modo è diverso da altre analisi delle espressioni? Cioè perché non puoi utilizzare uno dei flussi di lavoro standard per l'analisi delle espressioni differenziali?
Vorrei solo sottolineare che l'utilizzo di CRISPR / Cas9 per l'editing e la semplice stima dell'espressione potrebbe non essere una grande idea di per sé. Se si dispone di un numero davvero elevato di campioni, potrebbe interessarti innanzitutto verificare il carico mutazionale introdotto da questa modifica. Quindi preferibilmente vai con l'analisi dell'espressione. Vorrei anche utilizzare gli strumenti di seguito come menzionato, ma non farò nulla senza nemmeno considerare se il mio editing sta generando molti SNV o meno. Se non sta lanciando, allora dovresti stare bene facendo l'analisi a valle con un effetto misto lineare.
Due risposte:
sssascha
2017-06-06 14:05:08 UTC
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Supponendo che tu intenda schermi CRISPR mirati a molti loci (ad esempio utilizzando la libreria GeCKO), c'è un pacchetto R qui.

Utilizza un modello lineare a effetti misti per confrontare la guida conta prima e dopo una fase di selezione, consentendo più guide / geni e più repliche. Può anche eseguire l'allineamento di lettura iniziale AFAIK e l'autore dovrebbe essere abbastanza reattivo in caso di domande.

Un'altra opzione potrebbe essere il programma python MAGeCK

plat
2017-06-07 13:28:15 UTC
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Dalla mia esperienza, ci sono pochi screening raggruppati in CRISPR in R. Uno di questi è ScreenBEAM. Utilizza un modello di miscela lineare per determinare la significatività a livello di gene considerando tutte le guide insieme nello stesso passaggio dell'analisi. Tuttavia, non funziona molto bene per me.

Ci sono altri modi per analizzare questi screening al di fuori di R che sono facili da usare come il MAGeCK suggerito o altri come HiTSelect, BAGEL o CRISPR-Analyzer.

CRISPR-Analyzer è uno strumento online che potrebbe essere utile e che riepiloga alcuni dei metodi citati in un'unica analisi. Tuttavia, se vuoi lavorare dalla riga di comando ti consiglierei BAGEL per esperimenti sull'essenzialità genica e MAGeCK per altri setup sperimentali (es. Controllo vs trattamento)

Scusa per non aver inserito tutti i link ma posso mettine due al momento!



Questa domanda e risposta è stata tradotta automaticamente dalla lingua inglese. Il contenuto originale è disponibile su stackexchange, che ringraziamo per la licenza cc by-sa 3.0 con cui è distribuito.
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