Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

France Université Numerique

NGS & Cancer - RNAseq bulk

via France Université Numerique

Overview

Coursera Flash Sale
40% Off Coursera Plus for 3 Months!
Grab it

Il s'agit d'une formation à l'analyse de données NGS (Next Generation Sequencing) de type RNA-seq, principalement à destination des chercheurs travaillant dans le domaine du cancer ayant des recherches impliquant l'analyse de données de séquençage haut débit de type RNAseq (transcriptomique) en population. L'analyse de données de type single cell (en cellule unique) ne sera pas abordé dans ce cours.

La formation a pour objectif de vous permettre d'acquérir les notions théoriques vous permettant une meilleur compréhension de ce que permettent de telles analyses, pour mieux préparer les design expérimentaux de vos recherches. Elle a également pour but de vous initier à la pratique de ce type d'analyse, pour vous permettre de mieux évaluer ce que ce type d'analyse permet et ne permet pas. Pour les personnes disposant de données à analyser, il sera possible d'appliquer les pipeline présentés dans le cours sur vos données, toutefois pour aller plus loin dans l'analyse nous vous invitons à vous rapprocher des bio-informaticiens de vos institutions qui pourront vous aider à appréhender vos résultats.

Syllabus

  • Chapitre 1 : Du séquençage aux tables de comptage
    • Introduction au séquençage d'ADN
    • Principe du NGS
    • Technologie Illumina
    • Applications du NGS en cancérologie
    • Application RNA-seq et intérêt en oncologie
    • Formats de fichiers : données brutes
    • Contrôle qualité des données
    • Préparer les données pour l'analyse
    • Alignement
    • Formats de fichiers : données alignées
    • Formats de fichiers : annotation et visualisation
    • Visualisation avec IGV
    • Comptage
    • Technologie Long Read
    • Approche RNA-seq Long-Read
    • Single Cell 10X Genomics
  • Chapitre 2 : Introduction à R et R Studio
    • R et R Studio : prise en main
    • Utilisation des données
    • Types de données : vecteurs, facteurs
    • Types de données : dataframes
    • Les statistiques avec R
    • Graphiques de base
    • Le tidyverse
    • Les figures avec ggplot2
  • Chapitre 3 : Introduction aux statistiques appliquées aux analyses RNAseq
    • Des statistiques, mais pour quoi faire ?
    • Champ d'étude statistique
    • Analyses descriptives et exploratoires
    • Estimation et fluctuation d'échantillonnage
    • Les tests d'hypothèses
    • Conduite d'un test de student
    • Tests multiples et ANOVA
    • Analyse d'expression différentielle RNA-seq
  • Chapitre 4 : Analyse de l'expression différentielle des gènes
    • L'analyse différentielle, taille d'effet, dispersion et force d'expression
    • La méthodologie DESeq, les grands principes
    • La librairie DESeq2, installation et utilisation
    • La librairie R DEBrowser, installation et utilisation
    • Résultats de l'analyse différentielle, points de vigilance en statistiques
    • Enrichissement fonctionnel, méthodologie de calculs statistiques
    • Analyses NGS, travailler sous un déluge de données

Taught by

Coordination pédagogique des MOOCs NGS & Cancer and Equipe de formateurs du MOOC NGS & Cancer

Reviews

Start your review of NGS & Cancer - RNAseq bulk

Never Stop Learning.

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Someone learning on their laptop while sitting on the floor.