After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
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 içeriği
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.
2
Keşifsel veri analizi
Bu bölümde, ısı haritaları ve temel bileşen analizi kullanarak RNA-Seq sayım verileri üzerinde kalite kontrol yapıyoruz. Örneklerin birbirine benzerliğini inceliyor ve aykırı örnek olup olmadığını belirliyoruz.
3
DESeq2 ile diferansiyel ifade analizi
Bu bölümde diferansiyel ifade analizini yürütüyor, sonuçları üretiyor ve diferansiyel olarak ifade edilen genleri belirliyoruz.
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.
R
R ile Bioconductor kullanarak RNA-Seq
Kurs
Tamamlandı
