Bioinformatique avec R

La bioinformatique pratique en R, de bout en bout. Analysez les données de comptage RNA-seq bulk avec DESeq2 — trouvez les gènes différentiellement exprimés, tracez des volcano plots et réalisez l’enrichissement des voies — puis exécutez le workflow single-cell canonique avec Seurat, du contrôle qualité à l’annotation des types cellulaires. Des recettes reproductibles basées sur Bioconductor que vous pouvez exécuter sur vos propres données.

Transformez des données de séquençage en biologie fiable — parce que vous pouvez reproduire chaque étape. Ce pilier enseigne la bioinformatique en R de façon pratique, axée sur les recettes : chaque méthode est un exemple concret que vous pouvez exécuter, vérifier et interpréter en langage clair, sur de vrais jeux de données et avec des figures prêtes à publier. The runtime is the judge.

Nouveau dans l’omique ? Commencez par les Fondamentaux. Ensuite, le workflow de génomique dont la plupart des chercheurs ont besoin en premier, c’est le RNA-seq bulk : vous avez une matrice de comptage et voulez savoir quels gènes ont changé et ce qu’ils font.

• Fondamentaux — la biologie derrière les données omiques, les principaux formats de fichiers de séquençage, et le conteneur SummarizedExperiment. La base conceptuelle de tout le reste.
• Analyse RNA-Seq bulk — expression différentielle avec DESeq2, volcano plots et MA plots, et enrichissement des voies, de la matrice de comptage à la biologie affectée.
• Analyse RNA-Seq single-cell — le workflow Seurat canonique sur pbmc3k : contrôle qualité, normalisation, clustering et UMAP, puis annotation des types cellulaires à partir des marqueurs.

D’autres séries — workflows reproductibles et plus — arrivent bientôt.

Séries

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Demandez à Prova « comment analyser mes données RNA-seq dans R ? » — elle répond avec du code que vous pouvez exécuter sur vos propres comptages, construit le modèle DESeq2 et vous aide à interpréter les gènes différentiellement exprimés. The runtime is the judge. Demander à Prova →

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