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Curso

Análise de Expressão Diferencial com limma em R

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 08/2024
Aprenda a usar o pacote limma do Bioconductor para fazer análises de expressão gênica diferencial.
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RProbability & Statistics
4 h
15 vídeos
47 Exercícios
3,900 XP
8,107
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Descrição do curso

Tecnologias de genômica funcional como microarranjos, sequenciamento e espectrometria de massa permitem que cientistas coletem medições imparciais dos níveis de expressão gênica em escala genômica. Seja para analisar seus próprios dados ou explorar a grande quantidade de conjuntos de dados públicos disponíveis, você precisa primeiro aprender a analisar esses tipos de experimentos. Neste curso, você vai aprender a usar o versátil pacote limma do R/Bioconductor para realizar uma análise de expressão diferencial nos desenhos experimentais mais comuns. Além disso, você vai aprender a pré-processar os dados, identificar e corrigir efeitos de lote, avaliar os resultados visualmente e realizar testes de enriquecimento. Ao concluir este curso, você terá estratégias gerais de análise para extrair insights de qualquer estudo de genômica funcional.

Pré-requisitos

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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Análise de Expressão Diferencial com limma em R
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