RNA-Seq z Bioconductor w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 09.2024

Analiza różnicowej ekspresji RNA-Seq, aby identyfikować geny prawdopodobnie ważne dla różnych chorób lub stanów.

Opis kursu

RNA-Seq to zaawansowana metoda sekwencjonowania nowej generacji, służąca do identyfikacji genów i szlaków biologicznych leżących u podłoża określonych chorób lub stanów. W miarę jak sekwencjonowanie wysokoprzepustowe staje się coraz bardziej dostępne dla szerszego grona badaczy, umiejętność analizy tych danych nabiera coraz większego znaczenia. Zapraszamy do nauki przepływu pracy RNA-Seq i odkrycia, jak identyfikować geny oraz procesy biologiczne istotne dla badanego stanu! Kurs rozpoczniemy od krótkiego przeglądu przepływu pracy RNA-Seq, ze szczególnym naciskiem na analizę różnicowej ekspresji (DE). Wychodząc od liczby odczytów dla każdego genu, omówimy przygotowanie danych do analizy DE, ocenę jakości danych zliczeniowych, identyfikację wartości odstających oraz wykrywanie głównych źródeł zmienności. Do modelowania danych zliczeniowych za pomocą modelu ujemnego dwumianowego i testowania genów różnicowo ekspresjowanych zostanie użyty pakiet DESeq2. Przeprowadzimy wizualizację wyników za pomocą map ciepła i wykresów wulkanicznych, a istotne geny różnicowo ekspresjowane zostaną zidentyfikowane i zapisane.

Wymagania wstępne

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.

Opis kursu

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dołącz do ponad .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 milionów kursantów i zacznij RNA-Seq z Bioconductor w R już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij RNA-Seq z Bioconductor w R już dziś!