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Codex use case

bulk RNA-seq 입력 데이터 검증

차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력 데이터를 검증하세요.

Difficulty Intermediate
Time horizon Long-running

ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인으로 샘플 시트, FASTQ 파일, 참조 데이터를 검증하세요. 차등 발현 분석에 앞서 MultiQC 보고서, Salmon 정량 행렬, 데이터 출처와 처리 이력, QC 결과에 대한 간략한 해석을 받아볼 수 있습니다.

Best for

  • 차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력 데이터를 검증하는 생물정보학 팀
  • 한 번의 채팅에서 전사물별·유전자별 정량 결과와 QC 결과를 함께 확인하려는 연구자
  • 매핑률, 리드 중복률, 라이브러리 유형을 검토하고 분석에 필요한 리소스가 준비되었는지 확인해야 하는 팀

Contents

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    bulk RNA-seq 입력 데이터 검증

    차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력 데이터를 검증하세요.

    ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인으로 샘플 시트, FASTQ 파일, 참조 데이터를 검증하세요. 차등 발현 분석에 앞서 MultiQC 보고서, Salmon 정량 행렬, 데이터 출처와 처리 이력, QC 결과에 대한 간략한 해석을 받아볼 수 있습니다.

    Intermediate
    Long-running

    ChatGPT에서 NGS Analysis 플러그인으로 샘플 시트, FASTQ 파일, 참조 데이터를 검증하세요. 차등 발현 분석에 앞서 MultiQC 보고서, Salmon 정량 행렬, 데이터 출처와 처리 이력, QC 결과에 대한 간략한 해석을 받아볼 수 있습니다.

    Intermediate
    Long-running

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    Best for

    • 차등 발현 분석 전에 bulk RNA-seq 입력 데이터를 검증하는 생물정보학 팀
    • 한 번의 채팅에서 전사물별·유전자별 정량 결과와 QC 결과를 함께 확인하려는 연구자
    • 매핑률, 리드 중복률, 라이브러리 유형을 검토하고 분석에 필요한 리소스가 준비되었는지 확인해야 하는 팀

    Skills & Plugins

    • NGS Analysis
      시퀀싱 입력 데이터를 검증하고 bulk RNA-seq 카운트를 산출하며 QC를 수행합니다. 분석 과정을 추적하고 결과를 검증할 수 있는 산출물을 제공합니다.
    Skill Why use it
    NGS Analysis 시퀀싱 입력 데이터를 검증하고 bulk RNA-seq 카운트를 산출하며 QC를 수행합니다. 분석 과정을 추적하고 결과를 검증할 수 있는 산출물을 제공합니다.

    Starter prompt

    NGS Analysis 플러그인을 사용하세요. 제공된 샘플 시트, FASTQ 루트 디렉터리, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF를 사용해 bulk RNA-seq의 FASTQ 입력부터 카운트 산출까지 전 과정에 걸쳐 QC를 수행하세요. 다음 결과를 제공하세요. - run_manifest.json - MultiQC 보고서와 브라우저에서 안전하게 열어 검토할 수 있는 링크 - Salmon으로 산출한 전사물별·유전자별 정량 행렬 - 입력 데이터 검증 결과와 분석 리소스의 준비 상태를 보여 주는 산출물 - 매핑률, 리드 중복률, 라이브러리 유형의 일치 여부, 이상치를 보이는 샘플, 후속 차등 발현 분석을 가로막는 요인을 짚어 주는 간략한 QC 결과 해석
    NGS Analysis 플러그인을 사용하세요. 제공된 샘플 시트, FASTQ 루트 디렉터리, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF를 사용해 bulk RNA-seq의 FASTQ 입력부터 카운트 산출까지 전 과정에 걸쳐 QC를 수행하세요. 다음 결과를 제공하세요. - run_manifest.json - MultiQC 보고서와 브라우저에서 안전하게 열어 검토할 수 있는 링크 - Salmon으로 산출한 전사물별·유전자별 정량 행렬 - 입력 데이터 검증 결과와 분석 리소스의 준비 상태를 보여 주는 산출물 - 매핑률, 리드 중복률, 라이브러리 유형의 일치 여부, 이상치를 보이는 샘플, 후속 차등 발현 분석을 가로막는 요인을 짚어 주는 간략한 QC 결과 해석

    스킬 활용하기

    NGS Analysis 플러그인에는 다음 스킬이 포함되어 있습니다.

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

    이 플러그인을 사용하면 ChatGPT가 세 가지 스킬을 모두 활용할 수 있습니다.

    단계별 가이드

    1. 샘플 시트, FASTQ 파일, 전사체 FASTA, 유전체 FASTA, GTF가 있는 디렉터리 경로를 ChatGPT에 알려 주거나 각 파일의 정확한 경로를 제공하세요.
    2. 시작 프롬프트를 실행하세요. ChatGPT가 분석을 시작하기 전에 라이브러리의 가닥 방향성, 참조 파일 간 일관성, 도구 실행 가능 여부를 확인합니다.
    3. ChatGPT에서 생성된 MultiQC 보고서와 행렬 파일을 열어 매핑률과 리드 중복 정도를 검토하세요. 라이브러리 유형이 예상과 일치하는지, 필요한 리소스가 준비되어 있는지도 확인하세요.
    4. 같은 채팅에서 분석을 가로막는 문제를 해결하거나, 메타데이터를 업데이트해 분석을 다시 실행하거나, 결과로 얻은 유전자별 행렬을 후속 차등 발현 분석에 사용하세요.

    결과

    정량화 결과는 품질 관리(QC) 검토를 거친 카운트 데이터 묶음으로 제공됩니다. 먼저 MultiQC 보고서에서 후속 분석 결과의 해석에 영향을 줄 수 있는 경고를 확인하세요. 이 예시에서는 ChatGPT가 실행 요약과 함께 FastQC의 염기 조성 경고를 보여 줍니다. 이를 바탕으로 팀은 관찰된 패턴이 해당 라이브러리 제작 방식에서 예상되는 패턴인지 판단할 수 있습니다.

    bulk RNA-seq 실행 요약과 함께 FastQC의 염기 조성 경고를 확인하세요.

    이어서 같은 보고서에서 Salmon 통계를 살펴보세요. 매핑률, 판별된 라이브러리 유형, 리드 중복 징후를 보면 차등 발현 분석을 진행할 준비가 되었는지 빠르게 확인할 수 있습니다.

    생성된 MultiQC 보고서에서 Salmon의 정렬 및 라이브러리 유형 통계를 확인하세요.

    분석으로 얻은 유전자별 카운트 행렬은 재사용할 수 있는 파일로 저장됩니다. ChatGPT에서 파일을 열어 예상한 샘플과 유전자가 포함되어 있는지 확인하세요. 그런 다음 후속 분석에 활용할 수 있도록 어떤 데이터와 절차로 이 결과를 얻었는지 기록한 실행 이력과 함께 보관하세요.

    생성된 유전자별 카운트 행렬을 열어 후속 분석에 앞서 검토하세요.

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