Esercizi

Esercizio Guidato 1: Esplorazione della Piattaforma Galaxy EU (60 minuti)
Introduzione Galaxy è una piattaforma no-code che permette agli utenti di eseguire analisi bioinformatiche complesse attraverso un'interfaccia grafica intuitiva. In questo esercizio, ti familiarizzerai con l'interfaccia e le funzionalità di base di Galaxy EU.
1. Accedere e Navigare in Galaxy EU:
Passaggi: a. Apri il tuo browser web e visita [https://usegalaxy.eu] b. Registrati per salvare e monitorare i tuoi progressi.
c. Vai sulla mail che ti è arrivata da Galaxy, copia e incolla sul browser il link presente nella email per verificare l’account

2. **Caricamento dei Dati in Galaxy EU**:
Passaggi: a. Scarica il file presente a questo link: e inseriscilo in una apposita cartella che crei sul tuo PC.
b. Nel pannello sinistro, troverai un'opzione chiamata "Upload Data". Cliccala. c. Usa l'opzione "Choose Local File" per selezionare e caricare il file dal tuo computer. Poi clicca su “Start”
Spiegazione: Galaxy supporta vari formati di file, come FASTA, FASTQ, e BED. Il caricamento dei tuoi dati è il primo passo essenziale prima di iniziare qualsiasi analisi.

info
The Book of Life: Unveiling the DNA Files - FASTA, FASTQ, and BED
The marvelous journey through the "Book of Life" brings us to the question of how this vast and intricate genome is stored, analyzed, and interpreted. If the genome is a vast novel, then the way it's written, the way it's stored, and the way it's annotated are of utmost importance. Here's where file formats like FASTA, FASTQ, and BED come into play.
FASTA:
Introduction: FASTA is the foundational format, the simplest way to represent sequences electronically. It's like the plain text version of the genome, without any frills or additional details.
Structure: The FASTA format begins with a single-line description, called a sequence identifier, which starts with the ">" symbol. Following this line is the sequence itself, written in lines of uniform length.
Usage: FASTA is commonly used to represent both nucleotide sequences (like DNA) and protein sequences. Given its simplicity, it's a widely accepted format for input in various bioinformatics tools and databases.
FASTQ:
Introduction: While FASTA gives us the sequence, FASTQ goes a step further. It brings in quality scores, which are crucial when analyzing sequences from next-generation sequencing platforms.
Structure: A FASTQ file consists of blocks of four lines. The first line, starting with "@", is a sequence identifier. The second line holds the nucleotide sequence. The third line, beginning with a "+", can be either a repetition of the sequence identifier or just the "+" character. The fourth line contains quality scores for each nucleotide, represented as ASCII characters.
*Usage*: Given that it provides quality information, FASTQ is often the first point of contact in sequencing workflows. It's the raw output from sequencing machines, and these quality scores help bioinformaticians filter out unreliable sequences.
**BED**:
*Introduction*: If FASTA and FASTQ are the text, then BED is the highlighter. BED files are utilized to define specific regions in a genome, essentially marking or "highlighting" them.
*Structure*: A BED file has a minimum of three columns - chromosome, start position, and end position. These three columns are sufficient to define any region in a genome. However, BED files can have up to twelve columns, providing additional information about the name, score, strand, and other attributes of the region.
*Usage*: BED files are immensely useful in genomics workflows. Whether you're identifying genes, marking regions of interest, or even defining areas of structural variations, BED is the go-to format. It's like having a map where you mark your places of interest.
**In Conclusion**:
Understanding the "Book of Life" requires tools and mechanisms to store, read, and interpret its vast content. FASTA, FASTQ, and BED are three such pivotal tools in the world of genomics and bioinformatics. They offer a structured way to represent the sequences and regions of genomes, paving the path for deeper exploration and understanding of life's code. As we continue our journey through the intricacies of genomics, these formats serve as our guideposts, ensuring that the immense data is structured, reliable, and interpretable.






Esercizio Guidato 2: Sequenziamento e Allineamento di Base con Galaxy EU (90 minuti)
Introduzione Il sequenziamento del DNA è il processo di determinazione dell'ordine esatto delle basi in un segmento di DNA. Una volta ottenute le sequenze, l'allineamento permette di comparare e analizzare i dati. In questo esercizio, utilizzeremo Galaxy EU per esplorare gli strumenti di sequenziamento e allineamento.
info

Approfondire il sequenziamento del DNA: inserire qui la teoria

1. Caricamento di una Sequenza di DNA:
Passaggi: a. Accedi a https://usegalaxy.eu e seleziona "Analyze Data" dal menu principale. b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file FASTA di esempio o utilizza uno dei dataset condivisi disponibili in Galaxy.
Spiegazione: Il formato FASTA è un formato comune per rappresentare sequenze di DNA, RNA o proteine. Le sequenze iniziano generalmente con un simbolo '>' seguito da una descrizione, con la sequenza nucleotidica o amminoacidica scritta nelle righe successive.
2. Esplorazione degli Strumenti di Sequenziamento:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona la categoria "NGS: QC and manipulation" o "NGS: Sequencing". b. Esplora alcuni degli strumenti disponibili, come "FastQC" per il controllo di qualità.
Spiegazione: Il controllo di qualità è un passo essenziale nel sequenziamento per garantire che i dati siano accurati e affidabili. FastQC fornisce un'analisi dettagliata della qualità delle sequenze.
3. Allineamento della Sequenza:
Passaggi: a. Torna alla barra degli strumenti e seleziona la categoria "NGS: Mapping". b. Scegli uno strumento di allineamento, come "BWA" o "Bowtie2". c. Carica la tua sequenza FASTA e seleziona un genoma di riferimento appropriato per l'allineamento. Avvia l'analisi.
Spiegazione: L'allineamento mappa le sequenze di DNA su un genoma di riferimento, permettendo di identificare la posizione esatta di una sequenza nel genoma. Questo passo è fondamentale per ulteriori analisi come la chiamata delle varianti o l'analisi dell'espressione genica.
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Conclusione: Dopo aver completato questo esercizio, avrai una comprensione base del sequenziamento del DNA e dell'allineamento. Sarai in grado di utilizzare Galaxy EU per caricare, controllare la qualità e allineare sequenze di DNA, preparandoti per analisi genomiche più avanzate.
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Ti sembra appropriato e dettagliato per il giorno 2, considerando la piattaforma Galaxy EU? Se ti sembra adatto, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.

Esercizio Guidato 3: Analisi delle Varianti Genetiche con Galaxy EU (120 minuti)
Introduzione Le varianti genetiche sono differenze nella sequenza del DNA tra individui. Queste varianti possono influenzare la salute, la risposta ai farmaci, e altre caratteristiche. In questo esercizio, utilizzeremo Galaxy EU per identificare e analizzare le varianti genetiche in un set di dati di esempio.
1. Caricamento dei Dati per l'Analisi delle Varianti:
Passaggi: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file VCF (Variant Call Format) di esempio o utilizza uno dei dataset condivisi disponibili in Galaxy specifici per le varianti.
Spiegazione: Il formato VCF è uno standard per immagazzinare varianti genetiche. Contiene metadati, informazioni sulle varianti e sui genotipi di campioni multipli.
2. Visualizzazione delle Varianti:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona la categoria "Variant Calling". b. Scegli uno strumento di visualizzazione come "VCFview" o un altro strumento simile. c. Carica il tuo file VCF e avvia la visualizzazione.
Spiegazione: Visualizzare le varianti in un formato leggibile permette di identificare rapidamente regioni di interesse, come varianti potenzialmente patogene o siti associati a tratti specifici.
3. Analisi dell'Impatto delle Varianti:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona lo strumento "SnpEff". b. Carica il tuo file VCF e scegli un genoma di riferimento appropriato. c. Avvia l'analisi per predire gli effetti delle varianti sui geni.
Spiegazione: SnpEff è uno strumento che predice gli effetti delle varianti sulle proteine e sulla funzione dei geni. Ad esempio, può identificare varianti che causano la prematura terminazione di una proteina o la sostituzione di un aminoacido chiave.
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Conclusione: Dopo aver completato questo esercizio, avrai una solida comprensione del processo di identificazione e analisi delle varianti genetiche. Queste competenze sono fondamentali nella genetica moderna, dalla ricerca sulla salute all'agricoltura.
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Ti sembra appropriato per l'esercizio del giorno 3, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'argomento delle varianti genetiche? Se ti sembra adatto, proseguirò con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 4: Analisi dell'Espressione Genica con Galaxy EU (150 minuti)
Introduzione L'espressione genica si riferisce al processo attraverso il quale l'informazione contenuta in un gene viene utilizzata per produrre una molecola funzionale, come una proteina. L'analisi dell'espressione genica può rivelare quali geni sono attivati o disattivati in determinate condizioni o tessuti. In questo esercizio, useremo Galaxy EU per analizzare i dati dell'espressione genica da un esperimento di RNA-seq.
1. Caricamento dei Dati di RNA-seq:
Passaggi: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file FASTQ di esempio proveniente da un esperimento di RNA-seq o utilizza uno dei dataset condivisi disponibili in Galaxy specifici per l'RNA-seq.
Spiegazione: Il formato FASTQ è comunemente usato per immagazzinare sequenze di lettura da esperimenti di RNA-seq. Questi dati rappresentano l'RNA estratto da una cellula o un tessuto e sequenziato per analizzare l'espressione genica.
2. Allineamento delle Letture:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona la categoria "NGS: RNA-seq". b. Scegli uno strumento di allineamento come "HISAT2". c. Carica il tuo file FASTQ, seleziona un genoma di riferimento appropriato e avvia l'allineamento.
Spiegazione: L'allineamento delle letture di RNA-seq su un genoma di riferimento permette di mappare la posizione di ogni lettura nel genoma. Questo passo è essenziale per quantificare l'espressione genica.
3. Quantificazione dell'Espressione Genica:
Passaggi: a. Dopo aver allineato le letture, cerca nella barra degli strumenti a sinistra lo strumento "FeatureCounts" o uno simile. b. Carica il file risultante dall'allineamento e avvia la quantificazione.
Spiegazione: Gli strumenti come "FeatureCounts" quantificano l'espressione genica contando il numero di letture allineate su ogni gene. Questi conteggi possono essere poi utilizzati per analisi ulteriori, come l'identificazione di geni differenzialmente espressi tra diversi campioni o condizioni.
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Conclusione: Alla fine di questo esercizio, avrai acquisito le competenze per eseguire una base di analisi dell'espressione genica utilizzando Galaxy EU. Queste analisi sono fondamentali per comprendere la funzione dei geni e come la loro espressione può cambiare in risposta a diversi fattori.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 4, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'analisi dell'espressione genica? Se ti sembra in linea con le tue aspettative, continuerò con questa struttura per gli esercizi successivi.
Esercizio Guidato 5: Comparative Genomics con Galaxy EU (150 minuti)
Introduzione La genetica comparativa studia le somiglianze e le differenze nei geni di diverse specie. Questo approccio può aiutare a comprendere l'evoluzione, la funzione dei geni e le basi genetiche delle malattie. In questo esercizio, useremo Galaxy EU per confrontare segmenti di genomi di diverse specie.
1. Caricamento dei Dati Genomici:
Passaggi: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica due o più file FASTA rappresentanti segmenti genomici di diverse specie o utilizza dataset condivisi disponibili in Galaxy.
Spiegazione: I file FASTA sono utilizzati per rappresentare sequenze nucleotidiche. In questa sezione, lavoreremo con sequenze genomiche di diverse specie per confrontarle tra loro.
2. Allineamento Multiplo delle Sequenze:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona lo strumento "Multiple Sequence Alignment" come "Clustal Omega" o "MAFFT". b. Carica i tuoi file FASTA e avvia l'allineamento.
Spiegazione: L'allineamento multiplo delle sequenze confronta tre o più sequenze per identificare regioni di somiglianza. Queste regioni possono indicare conservazione evolutiva e sono spesso funzionalmente importanti.
3. Visualizzazione dell'Allineamento e Analisi delle Regioni Conservate:
Passaggi: a. Una volta completato l'allineamento, cerca nella barra degli strumenti a sinistra uno strumento di visualizzazione come "Multiple Alignment Viewer" o uno simile. b. Carica il file risultante dall'allineamento e osserva le regioni conservate tra le sequenze.
Spiegazione: Le regioni conservate in un allineamento multiplo delle sequenze indicano solitamente importanza funzionale. Ad esempio, un segmento di DNA che è conservato attraverso molte specie potrebbe avere una funzione vitale.
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Conclusione: Dopo questo esercizio, avrai una solida comprensione di come confrontare genomicamente diverse specie. Questa competenza è fondamentale per comprendere l'evoluzione e la funzione dei geni in diversi organismi.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 5, considerando la piattaforma Galaxy EU e il focus sulla genetica comparativa? Se risponde alle tue aspettative, proseguirò con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 6: Introduzione ai GWAS (Genome-Wide Association Studies) con Galaxy EU (180 minuti)
Introduzione I GWAS sono studi che cercano associazioni tra specifiche varianti genetiche e particolari tratti o malattie in popolazioni. In questo esercizio, ti introdurremo ai concetti di base dei GWAS e utilizzeremo Galaxy EU per analizzare un set di dati di esempio alla ricerca di varianti genetiche associate a un tratto specifico.
1. Caricamento dei Dati GWAS:
Passaggi: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file di dati GWAS di esempio (ad esempio, in formato PLINK o simili) o utilizza un dataset condiviso specifico per GWAS disponibile in Galaxy.
Spiegazione: I dati GWAS contengono informazioni sulle varianti genetiche di molti individui, insieme a informazioni sul tratto o sulla malattia di interesse. Questi dati sono la base per cercare associazioni genetiche.
2. Analisi Preliminare e Controllo di Qualità:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona strumenti specifici per l'analisi GWAS come "PLINK". b. Esegui un'analisi preliminare dei dati per avere una visione generale delle varianti e dei campioni. c. Esegui un controllo di qualità per escludere varianti o campioni problematici.
Spiegazione: Prima di eseguire un GWAS, è essenziale garantire che i dati siano di alta qualità. Ciò può includere l'esclusione di varianti con bassa frequenza o campioni con troppi dati mancanti.
3. Esecuzione del GWAS:
Passaggi: a. Utilizza lo strumento "PLINK" o uno simile per eseguire l'analisi GWAS sul tuo set di dati, comparando le varianti genetiche con il tratto o la malattia di interesse. b. Una volta completata l'analisi, esamina i risultati alla ricerca di varianti significativamente associate.
Spiegazione: Un GWAS produce una serie di punteggi (spesso chiamati "p-valori") che indicano la probabilità che ogni variante sia associata al tratto o alla malattia. Varianti con punteggi molto bassi sono considerate candidati per ulteriori indagini.
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Conclusione: Dopo aver completato questo esercizio, avrai una comprensione di base dei GWAS e sarai in grado di utilizzare Galaxy EU per cercare associazioni genetiche con tratti o malattie. Questi studi sono fondamentali per identificare varianti genetiche che possono influenzare la salute e la malattia.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 6, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'argomento dei GWAS? Se ti sembra in linea con le tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 7: Analisi Funzionale delle Varianti Genetiche con Galaxy EU (180 minuti)
Introduzione Non tutte le varianti genetiche hanno un effetto funzionale. Tuttavia, alcune varianti possono influenzare la funzione dei geni e, di conseguenza, la salute e il comportamento di un organismo. In questo esercizio, esploreremo le implicazioni funzionali di specifiche varianti genetiche utilizzando gli strumenti disponibili su Galaxy EU.
1. Caricamento delle Varianti Genetiche:
Passaggi: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file VCF di esempio contenente varianti genetiche o utilizza un dataset condiviso specifico per le varianti disponibile in Galaxy.
Spiegazione: Il formato VCF è utilizzato per rappresentare varianti genetiche. Queste varianti possono essere SNPs, indels o altre mutazioni puntiformi.
2. Predizione dell'Effetto Funzionale delle Varianti:
Passaggi: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona lo strumento "SnpEff". b. Carica il tuo file VCF e scegli un genoma di riferimento appropriato. c. Avvia l'analisi per predire gli effetti delle varianti sui geni.
Spiegazione: SnpEff è uno strumento che predice gli effetti delle varianti sulle proteine e sulla funzione dei geni. Può identificare varianti che causano la prematura terminazione di una proteina, la sostituzione di un aminoacido chiave, o altre modifiche funzionali.
3. Interpretazione degli Effetti Funzionali e Validazione:
Passaggi: a. Esamina i risultati di SnpEff per identificare varianti con potenziale impatto funzionale elevato. b. Utilizza strumenti come "dbSNP" o "ClinVar" in Galaxy per validare e ottenere ulteriori informazioni sulle varianti di interesse.
Spiegazione: Mentre SnpEff può predire l'effetto funzionale di una variante, è importante validare queste predizioni utilizzando database esterni che contengono informazioni raccolte da studi precedenti.
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Conclusione: Alla fine di questo esercizio, avrai le competenze per valutare l'importanza funzionale delle varianti genetiche e utilizzare strumenti e database per interpretare e validare queste predizioni. Questa capacità è fondamentale per comprendere l'effetto delle varianti genetiche sulla funzione genica e la fisiologia.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 7, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'analisi funzionale delle varianti? Se risponde alle tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 8: Visualizzazione dei Dati Genomici con Galaxy EU (180 minuti)
**Introduzione** Una comprensione chiara dei dati genomici spesso richiede una visualizzazione efficace. Gli strumenti di visualizzazione permettono di esaminare i dati in modo intuitivo, facilitando l'identificazione di pattern o anomalie. In questo esercizio, utilizzeremo Galaxy EU per visualizzare vari tipi di dati genomici.
1. **Caricamento dei Dati Genomici**:
**Passaggi**: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica diversi tipi di dati genomici, come sequenze (FASTA), allineamenti (BAM) e varianti (VCF).
**Spiegazione**: Diversi tipi di dati genomici forniscono diverse informazioni. Ad esempio, le sequenze FASTA forniscono l'ordine dei nucleotidi, mentre i file BAM mostrano come le letture sono allineate rispetto a un genoma di riferimento.
2. **Visualizzazione delle Sequenze Genomiche**:
**Passaggi**: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona uno strumento di visualizzazione come "Trackster". b. Carica il tuo file FASTA e naviga attraverso le sequenze per esplorare le regioni di interesse.
**Spiegazione**: Visualizzare le sequenze genomiche può aiutarti a comprendere la struttura e la composizione delle regioni genomiche, come i geni o le regioni regolatorie.
3. **Visualizzazione degli Allineamenti e delle Varianti**:
**Passaggi**: a. Utilizzando ancora lo strumento di visualizzazione (ad es. "Trackster"), carica i file BAM e VCF. b. Esplora come le letture sono allineate al genoma di riferimento e identifica le varianti presenti nelle letture.
**Spiegazione**: La visualizzazione degli allineamenti ti permette di vedere dove le letture di sequenziamento si mappano sul genoma di riferimento. Le varianti possono essere visualizzate come discrepanze tra le letture e il genoma di riferimento.
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Conclusione: Dopo questo esercizio, avrai acquisito le competenze per visualizzare efficacemente diversi tipi di dati genomici utilizzando Galaxy EU. La visualizzazione è uno strumento potente che può rendere più chiari complessi set di dati genomici e facilitare l'interpretazione e l'analisi.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 8, considerando la piattaforma Galaxy EU e la visualizzazione dei dati genomici? Se corrisponde alle tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 9: Metagenomica e Analisi dei Microbiomi con Galaxy EU (180 minuti)
**Introduzione** La metagenomica si concentra sulla sequenza e l'analisi del DNA proveniente da campioni ambientali, permettendo di studiare le comunità microbiche senza la necessità di coltivare organismi singolarmente. In questo esercizio, esploreremo le basi dell'analisi metagenomica e del microbioma utilizzando gli strumenti disponibili su Galaxy EU.
1. **Caricamento dei Dati Metagenomici**:
**Passaggi**: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file FASTQ di esempio proveniente da un campione metagenomico o utilizza un dataset condiviso specifico per la metagenomica disponibile in Galaxy.
**Spiegazione**: I dati metagenomici sono sequenze di DNA ottenute direttamente da campioni ambientali. Essi rappresentano la diversità microbica all'interno di quel campione.
2. **Classificazione Taxonomica delle Letture**:
**Passaggi**: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona uno strumento come "Kraken2" o uno simile. b. Carica il tuo file FASTQ e scegli un database di riferimento appropriato, come il database "Standard Kraken2". c. Avvia l'analisi per classificare taxonomicamente le letture.
**Spiegazione**: Gli strumenti come "Kraken2" confrontano rapidamente le letture metagenomiche con un database di riferimento, permettendo di classificare le letture a livello taxonomico e identificare gli organismi presenti nel campione.
3. **Visualizzazione e Interpretazione dei Risultati**:
**Passaggi**: a. Una volta completata la classificazione, utilizza uno strumento di visualizzazione come "Krona" per creare una rappresentazione grafica interattiva della composizione microbica. b. Carica l'output di "Kraken2" in "Krona" e genera il grafico.
**Spiegazione**: "Krona" fornisce una visualizzazione ierarchica della composizione microbica, permettendo di esplorare facilmente la diversità e l'abbondanza dei microbi in diversi livelli tassonomici.
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Conclusione: Alla fine di questo esercizio, avrai una solida comprensione delle basi dell'analisi metagenomica e sarai in grado di identificare e visualizzare le comunità microbiche presenti in un campione ambientale utilizzando Galaxy EU.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 9, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'analisi metagenomica? Se risponde alle tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 10: Analisi delle Varianti Genetiche e Annotazione con Galaxy EU (180 minuti)
**Introduzione** Le varianti genetiche, come i singoli nucleotidi variabili (SNP) e le inserzioni/eliminazioni (indels), sono piccole differenze nella sequenza del DNA tra gli individui. L'identificazione e l'annotazione di queste varianti può fornire intuizioni sulla funzione genica, l'ereditarietà e la predisposizione alle malattie. In questo esercizio, utilizzeremo Galaxy EU per identificare e annotare varianti genetiche.
1. **Caricamento dei Dati delle Varianti**:
**Passaggi**: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica un file BAM o VCF di esempio contenente allineamenti di sequenze o varianti genetiche.
**Spiegazione**: Il formato BAM rappresenta allineamenti di sequenze, mentre il formato VCF rappresenta varianti identificate. Entrambi sono essenziali per l'analisi delle varianti.
2. **Chiamata delle Varianti** (se si parte da un file BAM):
**Passaggi**: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona uno strumento di chiamata delle varianti come "FreeBayes" o "Samtools mpileup". b. Carica il tuo file BAM e avvia la chiamata delle varianti.
**Spiegazione**: Gli strumenti di chiamata delle varianti identificano differenze nella sequenza del DNA rispetto a un genoma di riferimento. Queste differenze possono includere SNP, indels e altre varianti.
3. **Annotazione delle Varianti**:
**Passaggi**: a. Una volta ottenuto un file VCF con le varianti, cerca e seleziona uno strumento di annotazione come "SnpEff" nella barra degli strumenti. b. Carica il file VCF e avvia l'annotazione delle varianti.
**Spiegazione**: L'annotazione delle varianti fornisce informazioni sulle potenziali implicazioni funzionali delle varianti identificate. Ad esempio, una variante potrebbe causare una mutazione missenso in un gene, il che potrebbe influenzare la funzione della proteina codificata da quel gene.
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Conclusione: Alla fine di questo esercizio, avrai acquisito le competenze per identificare, annotare e interpretare le varianti genetiche utilizzando Galaxy EU. Queste capacità sono fondamentali per comprendere le implicazioni genetiche di varie condizioni e malattie.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 10, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'analisi delle varianti? Se risponde alle tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 11: Analisi dell'Espressione Genica con Galaxy EU (180 minuti)
**Introduzione** L'analisi dell'espressione genica si concentra sullo studio di come i geni vengono trascritti in RNA in vari tessuti, condizioni o fasi dello sviluppo. Questo può aiutare a comprendere come i geni sono regolati e come contribuiscono a specifiche funzioni cellulari o risposte. In questo esercizio, esploreremo l'analisi dell'espressione genica utilizzando Galaxy EU.
1. **Caricamento dei Dati di RNA-seq**:
**Passaggi**: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica file FASTQ di esempio da un esperimento di RNA-seq.
**Spiegazione**: Il RNA-seq è una tecnica che consente di sequenziare l'RNA da un campione, fornendo una visione dettagliata dei trascritti presenti in un determinato momento.
2. **Allineamento delle Letture di RNA-seq**:
**Passaggi**: a. Nella barra degli strumenti a sinistra, cerca e seleziona uno strumento di allineamento come "HISAT2". b. Carica i file FASTQ e allinea le letture a un genoma di riferimento appropriato.
**Spiegazione**: L'allineamento delle letture di RNA-seq al genoma di riferimento consente di determinare l'origine genica di ogni lettura, fornendo informazioni sull'abbondanza e la localizzazione dei trascritti.
3. **Quantificazione dell'Espressione Genica**:
**Passaggi**: a. Una volta completato l'allineamento, cerca e seleziona uno strumento di quantificazione come "FeatureCounts" o "HTSeq-count". b. Carica il file di allineamento (solitamente in formato BAM) e quantifica l'abbondanza dei trascritti.
**Spiegazione**: La quantificazione dell'espressione genica determina il numero di letture allineate a ciascun gene, fornendo una misura dell'abbondanza relativa dei trascritti.
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Conclusione: Alla fine di questo esercizio, avrai una solida comprensione dei passaggi fondamentali nell'analisi dell'espressione genica utilizzando Galaxy EU. Questa capacità è fondamentale per studiare come i geni sono espressi e regolati in diverse condizioni.
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Ti sembra adatto per l'esercizio del giorno 11, considerando la piattaforma Galaxy EU e l'analisi dell'espressione genica? Se risponde alle tue aspettative, posso continuare con questa struttura per gli esercizi dei giorni successivi.
Esercizio Guidato 12: Introduzione alla Filogenetica Molecolare con Galaxy EU (180 minuti)
**Introduzione** La filogenetica molecolare studia le relazioni evolutive tra gli organismi basandosi sulle loro sequenze genetiche. Questo esercizio introdurrà gli studenti ai concetti di base della filogenetica molecolare e come utilizzare gli strumenti di Galaxy EU per costruire un albero filogenetico.
1. **Caricamento delle Sequenze Genetiche**:
**Passaggi**: a. Accedi a [https://usegalaxy.eu](https://usegalaxy.eu) e seleziona "Analyze Data". b. Clicca su "Upload Data" nel pannello sinistro. c. Carica diversi file FASTA contenenti sequenze genetiche di organismi di interesse.
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