Name: R ile limma kullanarak Diferansiyel Ekspresyon Analizi
Rating: 4.767857142857143 (56 reviews)

Kurs Açıklaması

Mikrodizi, dizileme ve kütle spektrometrisi gibi işlevsel genomik teknolojileri, bilim insanlarının gen ekspresyon düzeylerini genom çapında önyargısız biçimde ölçmesini sağlar. Kendi verini üretiyor olsan da herkese açık çok sayıdaki veri kümesini keşfetmek istiyor olsan da, önce bu tür deneyleri nasıl analiz edeceğini öğrenmen gerekir. Bu kursta, en yaygın deney tasarımları için diferansiyel ekspresyon analizi yapmak üzere çok yönlü R/Bioconductor paketi limma’yı nasıl kullanacağını öğreneceksin. Ayrıca veriyi ön işlemden geçirmeyi, toplu (batch) etkilerini belirleyip düzeltmeyi, sonuçları görsel olarak değerlendirmeyi ve zenginleştirme testleri yapmayı öğreneceksin. Kursu tamamladığında, herhangi bir işlevsel genomik çalışmasından içgörü elde etmek için genel analiz stratejilerine sahip olacaksın.

Ön Koşullar

Introduction to Statistics in R

Müfredat

Kurs içeriği

Diferansiyel Ekspresyon Analizi

Başlangıç olarak, diferansiyel ekspresyon analizinin hedeflerini gözden geçirecek, R ve Bioconductor ile gen ekspresyon verisini yönetecek ve limma ile ilk diferansiyel ekspresyon analizini çalıştıracaksın.

Bölüme Başla

Yaygın Çalışma Tasarımları için Esnek Modeller

Bu bölümde, yaygın deney tasarımları için diferansiyel ekspresyonu test etmek üzere doğrusal modellerin nasıl kurulacağını öğreneceksin.

Bölüme Başla

Ön işleme ve son işleme

Artık diferansiyel ekspresyon testlerini nasıl yapacağını öğrendiğine göre, sırada özellik verilerini normalize etmek ve filtrelemek, teknik toplu (batch) etkilerini kontrol etmek ve sonuçları değerlendirmek var.

Bölüme Başla

Vaka Çalışması: Doksorubisin Tedavisinin Etkisi

Bu son bölümde, farklı genetik arka planlara sahip farelerin kalpleri üzerindeki kanser ilacı doksorubisinin etkisini incelemek için faktöriyel bir tasarım kullanan bir çalışmanın uçtan uca diferansiyel ekspresyon analizini yeni becerilerinle gerçekleştireceksin.