Durée
2 journées - 14 heures
Pédagogie
Effectif : 4 à 10 personnes
Exercices d’application
Évaluation : exercices de mise en situation, participation effective à la formation
Attribution finale : attestation individuelle de formation
Moyens pédagogiques et techniques d’encadrement
Un vidéoprojecteur // Connexion WIFI haut-débit // Un support de cours numérique // Un paperboard // Un ordinateur par participant
Accessibilité
Formation accessible au public à mobilité réduite - Adaptation des moyens de la prestation aux personnes en situation de handicap
Frais pédagogique
1200 € HT / Académiques : 1080 € HT
Déjeuners offerts
Formateur
Joël LACHUER
Public concerné
Biologistes (Chercheurs, ingénieurs, étudiants)
Prérequis
Aucun
de la formation Formation théorique à l’analyse bioinformatique des données RNAseq sur bulk (full length RNA seq et 3′ RNA seq) et RNAseq sur cellule unique (scRNAseq)
Introduction générale à l’analyse bioinformatique de données NGS
Le workflow général
Les données brutes : quel format
Explication de l’analyse primaire (QC et nettoyage des données, trimming) commune à l’ensemble des thématique NGS
Outils bioinformatiques et compétences nécessaires pour cette tâche : Introduction à Galaxy
Mapping : Identification de l’origine génomique des reads (les méthodes d’alignement)
Quantification : Estimation de l’expression individuelle des gènes
Gestion des UMI
Pseudo/quasi alignement : des alternatives performantes
Outils bioinformatiques et compétences nécessaires pour cette tache : Introduction à Galaxy
Normalisation des données
Analyse différentielle par DEseq
Représentation graphique des données (heat map, ACP)
Analyse fonctionnelle des données (GSEA, Ingenuity)
Outils bioinformatiques et compétences nécessaires pour cette tache : Introduction à Galaxy & Introduction à Ingenuity
Workflow général
Normalisation : rendre les données comparables (bulk vs single-cell)
Filtrer les données (sur la qualité des cellules, sur le nombre de gènes détectés, ARN mitochondriaux..)
Réduction de dimensionnalité : visualisation en 2D de données à 100k dimensions
Clustering : regroupement des cellules selon leurs profils transcriptomiques
Outils bioinformatiques et compétences nécessaires pour cette tache : Introduction à Galaxy (Seurat, cell ranger)
Réf : BIF-01
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