Frage:
R-Pakete zur Datenanalyse gepoolter CRISPR-Bildschirme
natasa
2017-06-05 21:36:55 UTC
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Wir entwerfen ein CRISPR / Cas9-Experiment und denken an die nachgelagerten Datenanalysen.

Gibt es R-Pakete für die Analyse von NGS-Lesezähldaten aus gepoolten genetischen Screenings mit CRIPSR / Cas9, um die Genexpression in einer Zellpopulation zu stören? Ich denke, wir müssen mit den Grundlagen beginnen, d. H. Sequenzverarbeitung, Datenexploration, Visualisierung usw.

Wie unterscheidet sich dies von anderen Expressionsanalysen? Das heißt, Warum können Sie keinen der Standardworkflows für die Analyse differenzieller Ausdrücke verwenden?
Ich möchte nur hervorheben, dass die Verwendung von CRISPR / Cas9 zum Bearbeiten und Schätzen des Ausdrucks per se möglicherweise keine gute Idee ist. Wenn Sie wirklich viele Samples haben, könnten Sie zuerst daran interessiert sein, die durch diese Bearbeitung verursachte Mutationslast zu überprüfen. Dann gehen Sie vorzugsweise mit der Expressionsanalyse. Wie bereits erwähnt, würde ich auch die folgenden Tools verwenden, aber nichts tun, ohne zu überlegen, ob meine Bearbeitung viele SNVs auslöst oder nicht. Wenn es nicht wirft, sollten Sie die Downstream-Analyse mit linearem Mischeffekt durchführen können.
Zwei antworten:
#1
+5
sssascha
2017-06-06 14:05:08 UTC
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Angenommen, Sie meinen CRISPR-Bildschirme, die auf viele Loci abzielen (z. B. mithilfe der GeCKO-Bibliothek), gibt es hier ein R-Paket.

Zum Vergleich der Anleitung wird ein lineares Mischeffektmodell verwendet zählt vor und nach einem Auswahlschritt, wobei mehrere Guides / Gene und mehrere Replikate möglich sind. Es kann auch die anfängliche Leseausrichtung AFAIK durchführen, und der Autor sollte bei Fragen sehr schnell reagieren.

Eine weitere Option könnte das Programm python MAGeCK a sein >

#2
+1
plat
2017-06-07 13:28:15 UTC
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Meiner Erfahrung nach gibt es in R nur wenige CRISPR-Pool-Screenings. Eines davon ist ScreenBEAM. Es verwendet ein lineares Mischungsmodell, um die Signifikanz auf Genebene zu bestimmen, indem alle Leitfäden im selben Schritt der Analyse zusammen betrachtet werden. Es funktioniert jedoch nicht sehr gut für mich.

Es gibt andere Möglichkeiten, diese Screenings außerhalb von R zu analysieren, die einfach zu verwenden sind, wie das vorgeschlagene MAGeCK oder andere wie HiTSelect, BAGEL oder CRISPR-Analyzer.

CRISPR-Analyzer ist ein Online-Tool, das nützlich sein kann und einige der genannten Methoden in einer einzigen Analyse zusammenfasst. Wenn Sie jedoch über die Befehlszeile arbeiten möchten, würde ich Ihnen BAGEL für Experimente zur Gen-Essentialität und MAGeCK für andere Versuchsanordnungen (dh Kontrolle gegen Behandlung) empfehlen.

Es tut mir leid, dass Sie nicht alle Links setzen, aber ich kann nur Setzen Sie im Moment zwei!



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