[ca] Xip-Seq és un mètode de seqüenciació massiva per a identificar llocs d'unió proteïnes-ADN. La seva aplicació per a l'estudi del perfil d'unió d'histones i factors de transcripció en el genoma humà permet conèixer la rellevància d'aquestes proteïnes en processos com la diferenciació cel·lular i la patogènia de malalties. El projecte Bioconductor ofereix paquets de programari en R per a l'anàlisi de dades Xip-Seq, suposant una alternativa de fàcil accés, sota cost computacional i altament versàtil enfront d'altres eines. En aquest treball es va proposar com a objectius: 1) La cerca i selecció de paquets de R/Bioconductor; 2) La cerca i selecció de conjunts de dades ideals per a aplicar els paquets; 3) El disseny d'un pipeline d'anàlisi de dades Xip-Seq. Aquest pipeline es va dissenyar per a realitzar l'anotació funcional i identificació de motius d'ADN a partir de dades procedents de tres escenaris experimentals típics: 1) Xip-Seq en diferents repliques biològiques; 2) Xip-Seq en dues condicions diferents; 3) Xip-Seq en diferents línies cel·lulars. El pipeline resultant combina els paquets ChIPSeeker i ChIPpeakAnno; rGREAT per a l'anàlisi de motius, entre altres paquets. Els resultats indiquen que: 1) ChIPpeakAnno és més flexible i específic per a anotació funcional dels pics; 2) ChIPseeker ofereix major varietat d'opcions per a visualitzar dades; 3) Tots dos paquets es complementen bé en les seves fortaleses i febleses, sent més útils junts que separats; 4) rGREAT compleix els requeriments bàsics per a l'anàlisi de motius, però té un catàleg de funcions limitat.

[es] ChIP-Seq es un método de secuenciación masiva para identificar sitios de unión proteínas-ADN. Su aplicación para el estudio del perfil de unión de histonas y factores de transcripción en el genoma humano permite conocer la relevancia de estas proteínas en procesos como la diferenciación celular y la patogenia de enfermedades. El proyecto Bioconductor ofrece paquetes de software en R para el análisis de datos ChIP-Seq, suponiendo una alternativa de fácil acceso, bajo coste computacional y altamente versátil frente a otras herramientas. En este trabajo se propuso como objetivos: 1) La búsqueda y selección de paquetes de R/Bioconductor; 2) La búsqueda y selección de conjuntos de datos ideales para aplicar los paquetes; 3) El diseño de un pipeline de análisis de datos ChIP-Seq. Este pipeline se diseñó para realizar la anotación funcional e identificación de motivos de ADN a partir de datos procedentes de tres escenarios experimentales típicos: 1) ChIP-Seq en diferentes replicas biológicas; 2) ChIP-Seq en dos condiciones diferentes; 3) ChIP-Seq en diferentes líneas celulares. El pipeline resultante combina los paquetes ChIPSeeker y ChIPpeakAnno; rGREAT para el análisis de motivos, entre otros paquetes. Los resultados indican que: 1) ChIPpeakAnno es más flexible y específico para anotación funcional de los picos; 2) ChIPseeker ofrece mayor variedad de opciones para visualizar datos; 3) Ambos paquetes se complementan bien en sus fortalezas y debilidades, siendo más útiles juntos que separados; 4) rGREAT cumple los requerimientos básicos para el análisis de motivos, pero tiene un catálogo de funciones limitado.