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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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
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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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    Dernière modification le 16 novembre 2023 à 10h04