College aantekeningen

Aantekeningen hoorcollege 4: Transcriptomics / RNA-sequencing . Introduction to Bioinformatics

0 keer verkocht

Instelling
Vrije Universiteit Amsterdam (VU)

De aantekeningen van hoorcollege 4 over Transcriptomics // RNA-sequencing van het vak introduction to bioinformatics. Het document bevat duidelijke afbeeldingen. Verder is het overzichtelijk en duidelijk gemarkeerd.

[Meer zien]

Voorbeeld 2 van de 6 pagina's

Bekijk voorbeeld

Geupload op 14 februari 2024
Aantal pagina's 6
Geschreven in 2023/2024
Type College aantekeningen
Docent(en) Evert bosdriesz
Bevat Hoorcollege 4

Volgen

dboone264 Lid sinds 1 jaar 9 documenten verkocht

€4,48

Ook beschikbaar in voordeelbundel v.a. €15,49

In winkelwagen

Opslaan

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

Ook beschikbaar in voordeelbundel (1)

Introduction to Bioinformatics: alle hoorcollege aantekeningen

€ 22,40 € 15,49 5 items

1. College aantekeningen - Aantekeningen hoorcollege 6: machine learning. introduction to bioinformatics
2. College aantekeningen - Aantekeningen hoorcollege 5: dna sequencing. introduction to bioinformatics
3. College aantekeningen - Aantekeningen hoorcollege 4: transcriptomics / rna-sequencing . introduction to bioin...
4. College aantekeningen - Aantekeningen hoorcollege 3: alignments . introduction to bioinformatics
5. College aantekeningen - Aantekeningen hoorcollege 2: protein structures & sequence profiles . introduction to...
Meer zien

Introduction of bioinformatics
Hoorcollege 4 – 17 januari 2024
Transcriptomics // RNA-sequencing
Gene expression basics
Information stored in DNA (genetic information)
Proteins are the machines that do stuff in the cells
mRNA  Gene expression
DNA in all the cells of your body are similar, but cells looks different. Proteins inside cell are
different.
So same DNA (template), but proteins are different  different pieces of DNA (genes) are
expressed. Different genes are transcribed. Other kinds of mRNA
Measure it, how much and which mRNA are present

Gene expression determines how a cell behaves
Regulated by growth factors
Receptors activate by growth factor
Activate transcription factors  determine with genes are on and off. Make proteins
Cancer mutation in signaling  increased signaling  increased expression  increased
growth / uncontrolled cell grow

How many genes does a human approximately have?
C 20.000
Measure gene expression  20.000 genes
Not all genes are expressing content

Eukaryotic transcription
Genes exist of many exons / genes contain multiple exons
DNA consist exons and introns, only exons are left over in mRNA
Genes can have multiple different isoforms
One gene can form different proteins. They can be similar, but also very different.

Measuring gene expression: sequencing, mapping and quantifying mRNA
It’s much harder to measure proteins

, Methods to measure gene expression
- Low throughput (1-10 genes)
 Cheap method, just for one mRNA
o qPCR
 covid PCR test
o mRNA FISH
 method to visualize mRNA molecules
 you can see mRNA, don’t need to break down the cell. Not only which,
but also where. More high throughput then a couple of years ago
- high throughput (almost all genes = 20.000)
o micro-arrays
 measure gene expression. Arrays (spots on glass place). Each
different gene stick to different spots
o (single cells) RNA-seq
 Measure RNA in a single cell, but also possible for a lot of cells

RNA-seq workflow and data (pre)-processing
Sequencing:
- mRNA is fragmented and reverse transcribed into cDNA
- then, the cDNA is sequenced
mapping and quantification:
- map the reads to genes
- count how many reads map to each gene
o output: count matrix (genes x samples)
o more counts  higher expression

RNA cut up in small pieces
Small DNA that are complement to RNA
Easy to sequence RNA  measure it easy
Count how often found DNA
How more copies of DNA, more RNA, more counts
The more counts you have, the higher DNA copies?, the higher the expression
Count matrix: genes times the samples

Biases in RNA-seq: which effects determine how many reads I count for gene A in
sample X?
- Expression of gene A in sample x (This is what we want to measure!)
- Gene length. Longer gene gets more fragments, so more change to sequence it
- Position in the genome. Some parts in genome are easier to sequence

- Library size (more reads from sample  more reads per gene)

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.