Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/10609/146474
Títol: Implementation of a workflow for processing and analyzing ChIP-seq data
Autoria: Arambilet i Morilla, David
Tutor: Mosquera, Jose Luis  
Altres: Ventura, Carles  
Resum: Els avanços en el camp de la seqüenciació són cada vegada majors, igual que la necessitat d'analitzar les dades generades de manera que es puguin extreure tots els resultats possibles. En l'actualitat, la tècnica de Xip-seq és cada vegada més comú, però les eines per a analitzar les dades generades són molt diverses, així com poden arribar a ser els resultats obtinguts amb cadascuna d'elles. L'objectiu principal d'aquest projecte és implementar i aplicar un workflow per al processament i l'anàlisi de dades crues de Xip-seq. Per a això, primer es fa una revisió dels diferents passos que es duen a terme per al processament de dades de Xip-seq. Una vegada identificats els passos que hauran d'implementar-se en el workflow, es fa una revisió de les diferents eines actuals que s'usen en aquest camp i es trien les més adequades per a la seva implementació. El producte final d'aquest projecte és un workflow que pugui processar i analitzar les dades de Xip-seq, així com les diferents anàlisis que poden dur-se a terme una vegada processats les dades, demostrant que l'anàlisi adequada d'aquestes dades pot donar resposta a moltes preguntes biològiques encara sense respondre.
Paraules clau: bioinformàtica
bioestadística
anàlisi de dades ómicos
Tipus de document: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Data de publicació: jun-2022
Llicència de publicació: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Apareix a les col·leccions:Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
darambiletFMDP0622report.pdfReport of TFM1,01 MBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir
Comparteix:
Exporta:
Consulta les estadístiques

Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons Creative Commons