Ana içeriğe geç

Kurs

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq

Orta Düzey4 sa

RNA-Seq diferansiyel ifade analizini kullanarak, farklı hastalıklar veya durumlar için önemli olması muhtemel genleri belirleyin.

R4 sa16 video44 Egzersiz3,150 XP21,586Başarı belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek, Kullanım Koşullarımızı ve Gizlilik Politikamızı kabul etmiş ve verilerinizin ABD'de saklandığını onaylamış olursunuz.

Binlerce şirketteki öğrenenler tarafından beğenildi

Bir Ekibe mi Eğitim Veriyorsunuz?

İşletmeler İçin Deneyin

Kurs Açıklaması

RNA-Seq, belirli hastalıkların veya durumların altında yatan genleri ve yolları belirlemek için kullanılan heyecan verici bir yeni nesil dizileme yöntemidir. Yüksek verimli dizileme daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale geldikçe, bu verileri analiz etme bilgisi giderek daha değerli bir beceri oluyor. RNA-Seq iş akışını öğrenmek ve ilgi duyduğun durum için hangi genlerin ve biyolojik süreçlerin önemli olabileceğini keşfetmek için bize katıl! Kursa, diferansiyel ifade (DE) analizine vurgu yaparak RNA-Seq iş akışına kısa bir genel bakışla başlayacağız. Her gen için sayımlarla başlayarak, DE analizi için verileri nasıl hazırlayacağını, sayım verilerinin kalitesini nasıl değerlendireceğini ve aykırı örnekleri ile verideki başlıca varyasyon kaynaklarını nasıl tespit edeceğini ele alacağız. DESeq2 R paketi, sayım verilerini negatif binom modellemesiyle modellemek ve diferansiyel olarak ifade edilen genleri test etmek için kullanılacaktır. Sonuçların ısı haritaları ve volkan grafikleriyle görselleştirilmesi yapılacak ve anlamlı diferansiyel olarak ifade edilen genler belirlenip kaydedilecektir.

Ön Koşullar

Müfredat

Kurs planı

1

RNA-Seq kuramına ve iş akışına giriş

Bu bölümde RNA-Seq verileriyle neler yapabileceğimizi ve neden heyecan verici olduklarını keşfediyoruz. Bir RNA-Seq iş akışında yer alan farklı adımları ve dikkat edilmesi gerekenleri öğreniyoruz.
Bölüme Başla
4

Diferansiyel ifade sonuçlarının incelenmesi

Bu son bölümde, ısı haritaları ve volkan grafikleri gibi görselleştirmelerle diferansiyel ifade sonuçlarını inceliyoruz. Ayrıca analizdeki adımları gözden geçiriyor ve DESeq2 ile diferansiyel ifade iş akışını özetliyoruz.
Bölüme Başla
R

R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Şimdi Kaydol

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.