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Codex use case

Eingabedaten für bulk RNA-seq validieren

Eingabedaten für bulk RNA-seq vor der Analyse der differentiellen Genexpression validieren.

Difficulty Mittelstufe
Time horizon Lang andauernd

Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um Probenblätter, FASTQs und Referenzdaten zu validieren. Lass dir anschließend MultiQC, Salmon-Matrizen, Provenienzdaten und eine kurze QC-Auswertung ausgeben, bevor du mit der Analyse der differentiellen Genexpression beginnst.

Am besten geeignet für

  • Bioinformatikteams, die Eingabedaten für bulk RNA-seq vor der Analyse der differentiellen Genexpression validieren.
  • Forschende, die Quantifizierungen auf Transkript- und Genebene sowie QC in einem einzigen Chat durchführen möchten.
  • Teams, die Mapping-Rate, Duplikation und Bibliothekstyp prüfen und sicherstellen müssen, dass alle Ressourcen einsatzbereit sind.

Contents

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    Eingabedaten für bulk RNA-seq validieren

    Eingabedaten für bulk RNA-seq vor der Analyse der differentiellen Genexpression validieren.

    Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um Probenblätter, FASTQs und Referenzdaten zu validieren. Lass dir anschließend MultiQC, Salmon-Matrizen, Provenienzdaten und eine kurze QC-Auswertung ausgeben, bevor du mit der Analyse der differentiellen Genexpression beginnst.

    Mittelstufe
    Lang andauernd

    Nutze ChatGPT mit dem NGS Analysis-Plug-in, um Probenblätter, FASTQs und Referenzdaten zu validieren. Lass dir anschließend MultiQC, Salmon-Matrizen, Provenienzdaten und eine kurze QC-Auswertung ausgeben, bevor du mit der Analyse der differentiellen Genexpression beginnst.

    Mittelstufe
    Lang andauernd

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    Am besten geeignet für

    • Bioinformatikteams, die Eingabedaten für bulk RNA-seq vor der Analyse der differentiellen Genexpression validieren.
    • Forschende, die Quantifizierungen auf Transkript- und Genebene sowie QC in einem einzigen Chat durchführen möchten.
    • Teams, die Mapping-Rate, Duplikation und Bibliothekstyp prüfen und sicherstellen müssen, dass alle Ressourcen einsatzbereit sind.

    Skills und Plug-ins

    • NGS Analysis
      Validiere die Eingabedaten für die Sequenzierungsanalyse, ermittle Zählwerte für bulk RNA-seq, führe die QC durch und gib prüfbare Artefakte zurück.
    Skill Why use it
    NGS Analysis Validiere die Eingabedaten für die Sequenzierungsanalyse, ermittle Zählwerte für bulk RNA-seq, führe die QC durch und gib prüfbare Artefakte zurück.

    Einstiegs-Prompt

    Verwende NGS Analysis als Plug-in. Führe für bulk RNA-seq eine QC von den FASTQ-Dateien bis zu den Zählwerten durch. Verwende dazu die bereitgestellten Eingaben: das Probenblatt, das FASTQ-Stammverzeichnis, die Transkriptom-FASTA, die Genom-FASTA und die GTF-Datei. Gib Folgendes zurück: - run_manifest.json - MultiQC sowie Links zur Überprüfung, die sich sicher im Browser öffnen lassen - Salmon-Matrizen auf Transkript- und Genebene - Artefakte für die Validierung und die Prüfung der Einsatzbereitschaft der Ressourcen - eine kurze QC-Auswertung, die Mapping-Rate, Duplikation, die Übereinstimmung beim Bibliothekstyp, Ausreißer unter den Proben und alles hervorhebt, was die anschließende Analyse der differentiellen Genexpression verhindern würde
    Verwende NGS Analysis als Plug-in. Führe für bulk RNA-seq eine QC von den FASTQ-Dateien bis zu den Zählwerten durch. Verwende dazu die bereitgestellten Eingaben: das Probenblatt, das FASTQ-Stammverzeichnis, die Transkriptom-FASTA, die Genom-FASTA und die GTF-Datei. Gib Folgendes zurück: - run_manifest.json - MultiQC sowie Links zur Überprüfung, die sich sicher im Browser öffnen lassen - Salmon-Matrizen auf Transkript- und Genebene - Artefakte für die Validierung und die Prüfung der Einsatzbereitschaft der Ressourcen - eine kurze QC-Auswertung, die Mapping-Rate, Duplikation, die Übereinstimmung beim Bibliothekstyp, Ausreißer unter den Proben und alles hervorhebt, was die anschließende Analyse der differentiellen Genexpression verhindern würde

    Skills nutzen

    Das NGS Analysis-Plug-in enthält:

    • ngs-analysis-router
    • ngs-bulk-rnaseq-counts-qc
    • ngs-runtime-env

    Wenn du das Plug-in verwendest, kann ChatGPT alle darin gebündelten Skills nutzen.

    Schritt-für-Schritt-Anleitung

    1. Gib ChatGPT entweder ein Verzeichnis mit dem Probenblatt, den FASTQs, der Transkriptom-FASTA, der Genom-FASTA und der GTF-Datei oder genaue Verweise auf die einzelnen Dateien an.
    2. Führe den Starter-Prompt aus, damit ChatGPT vor der Ausführung die Strangspezifität und die Konsistenz der Referenzdaten validieren und prüfen kann, ob die Tools einsatzbereit sind.
    3. Öffne die erstellten MultiQC- und Matrixartefakte in ChatGPT, um die Mapping-Rate, Duplikation und Übereinstimmung beim Bibliothekstyp zu bewerten und zu prüfen, ob die Ressourcen einsatzbereit sind.
    4. Arbeite im selben Chat weiter, um blockierende Probleme zu beheben, den Lauf mit aktualisierten Metadaten erneut auszuführen oder die entstandenen Matrizen auf Genebene für die anschließende Analyse der differentiellen Genexpression weiterzugeben.

    Ergebnisse

    Der Lauf liefert statt einer reinen Quantifizierung ein Paket mit QC-geprüften Zählwerten. Prüfe zuerst den MultiQC-Bericht auf Warnungen mit möglichen Auswirkungen auf die spätere Interpretation der Ergebnisse. In diesem Beispiel zeigt ChatGPT Warnungen von FastQC zum Sequenzinhalt zusammen mit der Laufzusammenfassung an, damit das Team entscheiden kann, ob das beobachtete Muster für die Bibliothekspräparation zu erwarten ist.

    Prüfe die FastQC-Warnungen zum Sequenzinhalt zusammen mit der Laufzusammenfassung für bulk RNA-seq.

    Prüfe als Nächstes die Salmon-Statistiken im selben Bericht. Mapping-Raten, Zuordnungen der Bibliothekstypen und Duplikationssignale zeigen auf einen Blick die Eignung der Daten für die Analyse der differentiellen Genexpression.

    Prüfe im erstellten MultiQC-Bericht die Salmon-Statistiken zu Alignment und Bibliothekstyp.

    Die resultierende Zählwertmatrix auf Genebene wird als wiederverwendbares Artefakt gespeichert. Öffne sie in ChatGPT, um zu prüfen, ob die erwarteten Proben und Merkmale vorhanden sind. Bewahre sie anschließend zusammen mit den Provenienzdaten des Laufs für die anschließende Analyse auf.

    Öffne die erstellte Zählwertmatrix auf Genebene für die anschließende Prüfung.

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