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Curso

Análisis de expresión diferencial con limma en R

AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 8/2024
Aprende a utilizar el paquete limma de Bioconductor para el análisis diferencial de la expresión génica.
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RProbability & Statistics
4 h
15 vídeos
47 Ejercicios
3,900 XP
8,122
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Descripción del curso

Las tecnologías de genómica funcional como los microarrays, la secuenciación y la espectrometría de masas permiten obtener mediciones imparciales de los niveles de expresión génica a escala del genoma. Tanto si generas tus propios datos como si quieres explorar la gran cantidad de conjuntos de datos públicos disponibles, primero tendrás que aprender a analizar este tipo de experimentos. En este curso aprenderás a usar el versátil paquete de R/Bioconductor limma para realizar un análisis de expresión diferencial en los diseños experimentales más comunes. Además, verás cómo preprocesar los datos, identificar y corregir efectos de lote, evaluar visualmente los resultados y llevar a cabo pruebas de enriquecimiento. Al finalizar, contarás con estrategias generales de análisis para extraer información de cualquier estudio de genómica funcional.

Requisitos previos

Introduction to Statistics in R
1

Differential Expression Analysis

To begin, you'll review the goals of differential expression analysis, manage gene expression data using R and Bioconductor, and run your first differential expression analysis with limma.
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2

Flexible Models for Common Study Designs

In this chapter, you'll learn how to construct linear models to test for differential expression for common experimental designs.
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3

Pre- and post-processing

4

Case Study: Effect of Doxorubicin Treatment

In this final chapter, you'll use your new skills to perform an end-to-end differential expression analysis of a study that uses a factorial design to assess the impact of the cancer drug doxorubicin on the hearts of mice with different genetic backgrounds.
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Análisis de expresión diferencial con limma en R
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