Description du cours

Le RNA-Seq est une méthode de séquençage de nouvelle génération passionnante, utilisée pour identifier les gènes et les voies impliqués dans certaines maladies ou conditions. À mesure que le séquençage à haut débit devient plus abordable et accessible à une communauté de chercheurs plus large, savoir analyser ces données devient une compétence de plus en plus précieuse. Rejoignez-nous pour découvrir le flux de travail RNA-Seq et apprendre à identifier les gènes et processus biologiques susceptibles d’être importants pour votre condition d’intérêt. Nous commencerons par un bref aperçu du flux de travail RNA-Seq, en mettant l’accent sur l’analyse d’expression différentielle (DE). À partir des comptes pour chaque gène, le cours expliquera comment préparer les données pour l’analyse DE, évaluer la qualité des données de comptage, identifier les valeurs aberrantes et détecter les principales sources de variation. Le package R DESeq2 sera utilisé pour modéliser les données de comptage avec un modèle binomial négatif et tester les gènes différentiellement exprimés. Nous visualiserons les résultats à l’aide de cartes de chaleur et de volcans, et nous identifierons et enregistrerons les gènes différentiellement exprimés significatifs.

Prérequis

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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