Name: Análise de Expressão Diferencial com limma em R
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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

Programa de estudos

Conteúdo do curso

Análise de Expressão Diferencial

Para começar, você vai revisar os objetivos da análise de expressão diferencial, manipular dados de expressão gênica usando R e Bioconductor e executar sua primeira análise de expressão diferencial com o limma.

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Modelos Flexíveis para Desenhos de Estudos Comuns

Neste capítulo, você vai aprender a construir modelos lineares para testar expressão diferencial em desenhos experimentais comuns.

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Pré e pós-processamento

Agora que você aprendeu a realizar testes de expressão diferencial, no próximo passo você vai aprender a normalizar e filtrar os dados de features, verificar efeitos técnicos de lote e avaliar os resultados.

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Estudo de Caso: Efeito do Tratamento com Doxorrubicina

Neste capítulo final, você vai aplicar suas novas habilidades para realizar uma análise de expressão diferencial de ponta a ponta em um estudo com desenho fatorial para avaliar o impacto do fármaco antineoplásico doxorrubicina nos corações de camundongos com diferentes antecedentes genéticos.