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)
Réf : BIF-01
Durée
2 journées - 14 heures
// De 9h00 à 17h00
Les 18 & 19 novembre 2024
Pédagogie
Effectif : 10 personnes
Exercices d’application
La formation sera sanctionnée par une attestation 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
Dr J. LACHUER
Public concerné
Biologistes : chercheurs, ingénieurs, techniciens, étudiants
Prérequis
- Connaitre la structure d'une librairie pour séquençage (savoir ce qu'est un adaptateur, un index, un UMI)
- Savoir ce qu'est le multiplexage, ce qu'est un séquençage single read et paired end
- Connaitre le principe de séquençage (Illumina principalement)
Durée
2 jours - 14 heures
// De 9h00 à 17h00
Pédagogie
Effectif : 10 personnes
Exercices d’application
La formation sera sanctionnée par une attestation 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
Accessibilité dépendante du site de formation en vos murs
Frais pédagogique
Sur devis
Formateur
Dr J. LACHUER
Public concerné
Biologistes : chercheurs, ingénieurs, techniciens, étudiants
Prérequis
- Connaitre la structure d'une librairie pour séquençage (savoir ce qu'est un adaptateur, un index, un UMI)
- Savoir ce qu'est le multiplexage, ce qu'est un séquençage single read et paired end
- Connaitre le principe de séquençage (Illumina principalement)
Objectifs / Compétences
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)
- Analyser des données RNAseq sur bulk (full length RNA seq et 3’ RNA seq) et RNAseq sur cellule unique (sc RNASeq)
- Savoir détecter, interpréter et corriger les potentielles « anomalies » dans les données NGS
- Savoir transformer des données brutes de séquencage en des données prêtes à être analysées
- Connaitre les différents contrôles à analyser (savoir lire les FastQC)
- Se familiariser avec les fonctions de base de galaxy
- Comprendre la notion d’heuristique des outils bioinformatiques
- Savoir où récupérer les fichiers de référence (génomes et annotations)
- Etre capable d’estimer le niveau d’expression de l’ensemble des gènes dans les différents échantillons
- Comprendre les techniques de normalisation
- Connaitre les différents types de visualisation des données
- Interpréter des données
- Comprendre les enjeux, les intérêts et les limites des différentes étapes
Programme 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)
Module 1 - Théorique : Analyse primaire : Acquisition et Nettoyage des données NGS
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
Module 2 - Théorique : Pre-processing des données RNAseq (bulk et sc) : des reads à l’expression des gènes
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
[ SPÉCIFIQUE BULK ] Module 3- Théorique : Analyse de l’expression différentielle des gènes entre échantillons
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
[ SPÉCIFIQUE SINGLE CELL ] Module 4 - Théorique : Pipeline standard de scRNAseq : de l’expression des gènes à la caractérisation de type cellulaire
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)
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)
Réf : BIF-01
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