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Codex use case

Valider les données d’entrée bulk RNA-seq

Validez les données d’entrée bulk RNA-seq avant l’analyse d’expression différentielle.

Difficulty Intermédiaire
Time horizon Longue durée

Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour valider les feuilles d’échantillons, les fichiers FASTQ et les fichiers de référence, puis obtenir un rapport MultiQC, des matrices Salmon, des informations de provenance et une brève interprétation du contrôle qualité avant l’analyse d’expression différentielle.

Idéal pour

  • Équipes de bio-informatique validant les données d’entrée bulk RNA-seq avant l’analyse d’expression différentielle.
  • Chercheurs souhaitant obtenir, dans une seule discussion, une quantification au niveau des transcrits et des gènes ainsi qu’un contrôle qualité.
  • Équipes devant vérifier le taux d’alignement, la duplication, le type de bibliothèque et la disponibilité des ressources.

Contents

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    Valider les données d’entrée bulk RNA-seq

    Validez les données d’entrée bulk RNA-seq avant l’analyse d’expression différentielle.

    Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour valider les feuilles d’échantillons, les fichiers FASTQ et les fichiers de référence, puis obtenir un rapport MultiQC, des matrices Salmon, des informations de provenance et une brève interprétation du contrôle qualité avant l’analyse d’expression différentielle.

    Intermédiaire
    Longue durée

    Utilisez ChatGPT avec le plugin NGS Analysis pour valider les feuilles d’échantillons, les fichiers FASTQ et les fichiers de référence, puis obtenir un rapport MultiQC, des matrices Salmon, des informations de provenance et une brève interprétation du contrôle qualité avant l’analyse d’expression différentielle.

    Intermédiaire
    Longue durée

    Liens connexes

    Demander l’accès à GPT-Rosalind

    Idéal pour

    • Équipes de bio-informatique validant les données d’entrée bulk RNA-seq avant l’analyse d’expression différentielle.
    • Chercheurs souhaitant obtenir, dans une seule discussion, une quantification au niveau des transcrits et des gènes ainsi qu’un contrôle qualité.
    • Équipes devant vérifier le taux d’alignement, la duplication, le type de bibliothèque et la disponibilité des ressources.

    Skills et plugins

    • NGS Analysis
      Validez les données d’entrée du séquençage, effectuez les comptages et le contrôle qualité bulk RNA-seq, puis produisez des artefacts auditables.
    Skill Why use it
    NGS Analysis Validez les données d’entrée du séquençage, effectuez les comptages et le contrôle qualité bulk RNA-seq, puis produisez des artefacts auditables.

    Prompt de démarrage

    Utilisez le plugin NGS Analysis. Exécutez le contrôle qualité bulk RNA-seq, des fichiers FASTQ jusqu’aux comptages, à partir de la feuille d’échantillons, du répertoire racine des FASTQ, du fichier FASTA du transcriptome, du fichier FASTA du génome et du fichier GTF fournis. Renvoyez : - run_manifest.json - un rapport MultiQC et des liens de consultation compatibles avec les navigateurs - des matrices Salmon au niveau des transcrits et des gènes - des artefacts de validation et d’évaluation de la disponibilité des ressources - une brève interprétation du contrôle qualité signalant le taux d’alignement, la duplication, la concordance du type de bibliothèque, les échantillons aberrants et tout élément bloquant l’analyse d’expression différentielle en aval
    Utilisez le plugin NGS Analysis. Exécutez le contrôle qualité bulk RNA-seq, des fichiers FASTQ jusqu’aux comptages, à partir de la feuille d’échantillons, du répertoire racine des FASTQ, du fichier FASTA du transcriptome, du fichier FASTA du génome et du fichier GTF fournis. Renvoyez : - run_manifest.json - un rapport MultiQC et des liens de consultation compatibles avec les navigateurs - des matrices Salmon au niveau des transcrits et des gènes - des artefacts de validation et d’évaluation de la disponibilité des ressources - une brève interprétation du contrôle qualité signalant le taux d’alignement, la duplication, la concordance du type de bibliothèque, les échantillons aberrants et tout élément bloquant l’analyse d’expression différentielle en aval

    Tirez parti des Skills

    Le plugin NGS Analysis comprend :

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

    Lorsque vous utilisez le plugin, ChatGPT peut faire appel à tous les Skills qu’il intègre.

    Guide étape par étape

    1. Indiquez à ChatGPT le chemin d’un répertoire contenant la feuille d’échantillons, les fichiers FASTQ, les fichiers FASTA du transcriptome et du génome ainsi que le fichier GTF, ou fournissez les références exactes des fichiers.
    2. Exécutez le prompt de démarrage afin que ChatGPT puisse valider la directionnalité, la cohérence des références et la disponibilité des outils avant l’exécution.
    3. Ouvrez dans ChatGPT les artefacts MultiQC et les matrices générés afin de vérifier le taux d’alignement, la duplication, la concordance du type de bibliothèque et la disponibilité des ressources.
    4. Poursuivez dans la même discussion pour résoudre les points bloquants, relancer l’exécution avec les métadonnées mises à jour ou utiliser les matrices obtenues au niveau des gènes comme entrée pour l’analyse d’expression différentielle en aval.

    Résultats

    L’exécution renvoie un ensemble de comptages assorti d’une revue du contrôle qualité plutôt qu’une simple quantification brute. Commencez par le rapport MultiQC pour repérer les avertissements susceptibles d’affecter l’interprétation en aval. Dans cet exemple, ChatGPT met en évidence les avertissements FastQC relatifs au contenu des séquences en parallèle du résumé de l’exécution, afin que l’équipe puisse déterminer si le profil observé est attendu pour la préparation de la bibliothèque.

    Examinez les avertissements FastQC relatifs au contenu des séquences en parallèle du résumé de l’exécution bulk RNA-seq.

    Examinez ensuite les statistiques Salmon dans le même rapport. Les taux d’alignement, l’attribution du type de bibliothèque et les indicateurs de duplication permettent d’évaluer rapidement si les données sont prêtes pour l’analyse d’expression différentielle.

    Examinez les statistiques d’alignement et de type de bibliothèque de Salmon dans le rapport MultiQC généré.

    La matrice de comptage au niveau des gènes obtenue est enregistrée comme artefact réutilisable. Ouvrez-la dans ChatGPT pour vérifier que les échantillons et les caractéristiques attendus sont présents, puis conservez-la avec les informations de provenance de l’exécution pour l’analyse en aval.

    Ouvrez la matrice de comptage au niveau des gènes générée afin de l’examiner en vue des analyses en aval.

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