RNA-Seq con Bioconductor en R

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 9/2024

Utiliza el análisis de expresión diferencial de RNA-Seq para identificar genes importantes para diferentes enfermedades o afecciones.

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Descripción del curso

RNA-Seq es un emocionante método de secuenciación de nueva generación que se utiliza para identificar genes y rutas implicados en enfermedades o condiciones concretas. A medida que la secuenciación de alto rendimiento se vuelve más asequible y accesible para una comunidad más amplia de investigadores, saber analizar estos datos es una habilidad cada vez más valiosa. Acompáñanos para aprender el flujo de trabajo de RNA-Seq y descubrir cómo identificar qué genes y procesos biológicos pueden ser importantes para tu condición de interés. Empezaremos el curso con una breve visión general del flujo de trabajo de RNA-Seq con énfasis en el análisis de expresión diferencial (DE). Partiendo de los recuentos de cada gene, el curso cubrirá cómo preparar los datos para el análisis DE, evaluar la calidad de los recuentos e identificar valores atípicos y detectar las principales fuentes de variación en los datos. Usaremos el paquete de R DESeq2 para modelar los recuentos con un modelo binomial negativo y probar qué genes están diferencialmente expresados. Representaremos los resultados con mapas de calor y gráficos de volcán, e identificaremos y guardaremos los genes diferencialmente expresados significativos.

Requisitos previos

Introduction to Bioconductor in R Introduction to Data Visualization with ggplot2

Introduction to RNA-Seq theory and workflow

In this chapter we explore what we can do with RNA-Seq data and why it is exciting. We learn about the different steps and considerations involved in an RNA-Seq workflow.

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