Chuyển đến nội dung chính
Trang chủR

Khóa học

Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R

Nâng caoTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 08, 2024
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
RProbability & Statistics
4 gio
15 video
47 Bài tập
3,900 XP
8,123
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Các công nghệ hệ gen chức năng như microarray, giải trình tự và khối phổ cho phép các nhà khoa học thu thập các đo đạc không thiên lệch về mức độ biểu hiện gen trên toàn bộ bộ gen. Dù bạn tự tạo dữ liệu hay muốn khám phá kho dữ liệu công khai khổng lồ, trước hết bạn cần học cách phân tích các thí nghiệm kiểu này. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dùng gói R/Bioconductor linh hoạt là limma để thực hiện phân tích biểu hiện khác biệt cho các thiết kế thí nghiệm phổ biến nhất. Bên cạnh đó, bạn sẽ học cách tiền xử lý dữ liệu, nhận diện và hiệu chỉnh hiệu ứng lô (batch), đánh giá trực quan kết quả và thực hiện kiểm định làm giàu. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ nắm được các chiến lược phân tích tổng quát để rút ra insight từ mọi nghiên cứu hệ gen chức năng.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to Statistics in R
1

Phân tích Biểu hiện khác biệt

Bắt đầu, bạn sẽ ôn lại mục tiêu của phân tích biểu hiện khác biệt, quản lý dữ liệu biểu hiện gen bằng R và Bioconductor, và chạy phân tích biểu hiện khác biệt đầu tiên với limma.
Bắt Đầu Chương
2

Mô hình linh hoạt cho các thiết kế nghiên cứu phổ biến

Trong chương này, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình tuyến tính để kiểm định biểu hiện khác biệt cho các thiết kế thí nghiệm phổ biến.
Bắt Đầu Chương
3

Tiền xử lý và hậu xử lý

4

Nghiên cứu tình huống: Ảnh hưởng của điều trị Doxorubicin

Ở chương cuối, bạn sẽ vận dụng các kỹ năng mới để thực hiện phân tích biểu hiện khác biệt đầu-cuối cho một nghiên cứu dùng thiết kế thừa số nhằm đánh giá tác động của thuốc ung thư doxorubicin lên tim của chuột có nền tảng di truyền khác nhau.
Bắt Đầu Chương
Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích Biểu hiện khác biệt với limma trong R ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.