Análise de RNAs-seq Assistida por Chatbot

um guia didático: do FastQ às vias metabólicas e análise de redesBy Elenildo dos Santos Oliveira, Francisco Cleilson Lopes Costa, Gabriel César Ferreira, Yasmin Maciel Meireles Costa

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length7h 18m

About this audiobook

A análise de RNA-seq sempre exigiu conhecimentos avançados em bioinformática, muitas vezes inibindo cientistas sem experiência nessa área e forçando-os a buscar ajuda especializada. Com o avanço da tecnologia, alguns processos se tornaram mais acessíveis e menos dependentes de linguagens de programação complexas. No entanto, essa ainda é uma tarefa desafiadora. Felizmente, a nova geração de cientistas e a comunidade em geral têm agora uma poderosa aliada: a inteligência artificial (IA). Ferramentas como o ChatGPT estão revolucionando as ciências, fornecendo comandos prontos, ajudando na escrita, criando resumos e sugerindo abordagens inovadoras. Modelos avançados, como o GPT-4o, podem até interpretar e gerar imagens a partir de dados. Este livro foi desenvolvido para auxiliar estudantes de graduação e pós-graduação que não têm familiaridade com bioinformática, especialmente com linguagens de programação como R e sistemas Linux. Ele oferece um guia passo a passo para a análise de RNA-seq, desde a obtenção dos arquivos brutos (FastQ), passando por alinhamento dos reads, análise de expressão diferencial, enriquecimento de conjuntos de genes e vias metabólicas. Nossa abordagem prática e simples mostra como utilizar IA. para fornecer comandos, corrigir erros de execução, aprimorar comandos existentes e explorar dados de forma visualmente atraente. Com este guia, cada usuário poderá gerar scripts personalizados, facilitando o processo de análise e tornando-o acessível a todos.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreScience and Nature

Length7 hrs 18 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateSep 10, 2024

LanguagePortuguese

1Prefácio

265.4 Análise de expressão gênica diferencial: análise exploratória

2I. Preparando o ambiente Linux para a análise

275.4.1 Tamanho das bibliotecas e normalização

3PARTE I Do FastQ à matriz de contagem

285.4.1.1 Tamanho de biblioteca

4CAPÍTULO I Introdução à Análise de expressão gênica diferencial

295.4.1.2 Normalização

51.1 Visão geral da análise gênica diferencial (DEG do inglês Differential Expression Gene)

305.4.2 Extração da matriz normalizada

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61.2 Papel da inteligência artificial como assistente em análise genômica: Bot-assisted genomic Analysis (B.O.A)

315.4.3 Pheatmap da matriz de covariâncias

7CAPÍTULO II Obtenção dos dados brutos e pré-processamento

325.4.4 Análise de componentes principais entre as amostras

82.1 Banco de dados públicos de sequência genômica

335.4.5 Box-Plot para visualizar a normalização

92.2 Usando o ChatGPT para fornecer comandos Linux: baixando FastQ no Zenodo

345.4.6 Modelo Binomial negativo e DEGs

102.3 Acessando a qualidade do arquivo Fastq com a ferramenta FastQC

355.4.7 Teste de Hipóteses e análise DEGs (Differential Expressed Genes)

112.4 Avaliação da qualidade usando o FastQC

365.4.8 Diferentes visualizações dos resultados

122.5 Pré-processamento com Trimmomatic: remoção de adaptadores e sequências de baixa qualidade

375.4.9 Volcano plot no TBTools

13CAPÍTULO III Alinhamento de RNAs-seq usando STAR

385.5 Integração de dados de expressão gênica geradas no DESeq2 com anotação genômica

143.1 Geração do Indice STAR para o alinhamento do genoma

39PARTE II Enriquecimento de conjuntos gênico e Análise de rede PPI

153.2 Alinhamento de todo o genoma (Arabidopsis thaliana): 3.2.1 Gerando o Index STAR

40CAPÍTULO VI Análise de enriquecimento de conjunto de genes (GSEA) expressos diferencialmente: 6.1 Fundamentos básicos da análise de enriquecimento de conjunto de genes (GSEA) diferencialmente expressos

163.3 Alinhamento do genoma com STAR

41CAPÍTULO VII Análise de rede de interação proteína-proteína e enriquecimento de rede

173.4 Samtool: Samstats

427.1 Análise de rede de Interação proteína-proteína

18CAPÍTULO IV Gerando a matriz de contagem via HTseq: 4.1 Gerando matriz de contagem (Count matrix) usando HTseq

437.2 STRING: recuperando associações físicas ou funcionais entre proteínas

19CAPÍTULO V Análise de Expressão Gênica Diferencial usando o pacote DESeq2

447.3 Cytoscape para análise, enriquecimento funcional, integração de dados e visualização de redes biológicas complexas.

205.1 Introdução à análise de expressão gênica diferencial em plantas

457.4 Enriquecimento funcional da rede PPI usando o Cytoscape

215.2 Pacote DESEq2 : Análise de expressão gênica diferencial (DEGs)

468. CONCLUSÃO GERAL