Ga naar hoofdinhoud
HomeR

Cursus

Differentiële-expressieanalyse met limma in R

GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 08-2024
Leer hoe je het Bioconductor-pakket limma kunt gebruiken voor differentiële genexpressieanalyse.
Start Cursus Kosteloos
RProbability & Statistics
4 u
15 videos
47 Opdrachten
3,900 XP
8,123
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Functionele genomische technologieën zoals microarrays, sequencing en massaspectrometrie stellen wetenschappers in staat om onbevooroordeelde metingen van genexpressieniveaus op genomische schaal te verzamelen. Of je nu je eigen data genereert of de vele openbaar beschikbare gegevenssets wilt verkennen, je moet eerst leren hoe je dit soort experimenten analyseert. In deze cursus leer je hoe je het veelzijdige R/Bioconductor-pakket limma gebruikt om een differentiële-expressieanalyse uit te voeren voor de meest voorkomende experimentele ontwerpen. Daarnaast leer je hoe je de data voorbewerkt, batch-effecten identificeert en corrigeert, de resultaten visueel beoordeelt en verrijkingstesten uitvoert. Na het afronden van deze cursus heb je algemene analysetrategieën om uit elke functionele genomics-studie inzichten te halen.

Vereisten

Introduction to Statistics in R
1

Differentiële-expressieanalyse

Om te beginnen herhaal je de doelen van differentiële-expressieanalyse, beheer je genexpressiedata met R en Bioconductor, en voer je je eerste differentiële-expressieanalyse uit met limma.
Hoofdstuk beginnen
2

Flexibele modellen voor veelvoorkomende studiedesigns

In dit hoofdstuk leer je hoe je lineaire modellen opstelt om te testen op differentiële expressie voor veelvoorkomende experimentele ontwerpen.
Hoofdstuk beginnen
3

Pre- en post-processing

Nu je hebt geleerd hoe je differentiële-expressietesten uitvoert, leer je vervolgens hoe je de kenmerken (features) normaliseert en filtert, controleert op technische batch-effecten en de resultaten beoordeelt.
Hoofdstuk beginnen
4

Casestudy: effect van doxorubicinebehandeling

In dit laatste hoofdstuk gebruik je je nieuwe vaardigheden om een end-to-end differentiële-expressieanalyse uit te voeren van een studie met een factoriëel design, om de impact te bepalen van het kankermedicijn doxorubicine op de harten van muizen met verschillende genetische achtergronden.
Hoofdstuk beginnen
Differentiële-expressieanalyse met limma in R
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Differentiële-expressieanalyse met limma in R!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.

Download on the App StoreGet it on Google Play