700+ courses, half price
Описание курса
RNA-Seq — это современный метод высокопроизводительного секвенирования, который позволяет выявлять гены и биологические пути, лежащие в основе определённых заболеваний и состояний. По мере того как высокопроизводительное секвенирование становится доступнее для широкого круга исследователей, умение анализировать такие данные приобретает всё большую ценность. Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить рабочий процесс RNA-Seq и научиться определять, какие гены и биологические процессы могут быть связаны с интересующим вас состоянием. Курс начинается с краткого обзора рабочего процесса RNA-Seq с акцентом на анализ дифференциальной экспрессии (DE). Начиная с подсчёта ридов для каждого гена, вы узнаете, как подготовить данные для DE-анализа, оценить качество данных о количестве ридов, выявить выбросы и определить основные источники вариации. Для моделирования данных о количестве ридов с помощью отрицательного биномиального распределения и выявления дифференциально экспрессируемых генов будет использован R-пакет DESeq2. Вы также научитесь визуализировать результаты с помощью тепловых карт и volcano-графиков, идентифицировать значимые дифференциально экспрессируемые гены и сохранять результаты.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Введение в теорию и рабочий процесс RNA-Seq
В этой главе мы рассмотрим возможности анализа данных RNA-Seq и разберём, почему этот метод так важен. Вы познакомитесь с основными этапами и ключевыми аспектами рабочего процесса RNA-Seq.
2
Разведочный анализ данных
В этой главе мы выполним контроль качества данных о количестве ридов RNA-Seq с помощью тепловых карт и метода главных компонент. Вы изучите степень сходства образцов между собой и определите, есть ли среди них выбросы.
3
Анализ дифференциальной экспрессии с DESeq2
В этой главе мы проведём анализ дифференциальной экспрессии, получим результаты и выявим дифференциально экспрессируемые гены.
4
Исследование результатов дифференциальной экспрессии
В этой завершающей главе мы исследуем результаты анализа дифференциальной экспрессии с помощью визуализаций: тепловых карт и volcano-графиков. Мы также рассмотрим основные этапы анализа и подведём итоги рабочего процесса DE-анализа с DESeq2.
R
RNA-Seq с Bioconductor в R
Курс
завершён
