Онлайн-курс
Анализ данных RNA-seq
Профильная программа по анализу транскриптомов для всех, кто занимается обработкой NGS-данных по экспрессии генов
35 990 руб.
При участии от компании или института
7 занятий по средам
с 19:00 до 21:00
Онлайн
Для самостоятельных участников. Есть скидки для студентов и аспирантов
24 990 руб.
Курс подойдет биологам, химикам, биоинформатикам
Для кого?
В курсе будут рассмотрены основные способы анализа данных RNA-seq. На конкретных датасетах мы разберем примеры задач, характерные для работы именно с этим типом данных. Также спикеры расскажут о бесплатных пакетах и ключевых базах данных, которые используются в современном научном и индустриальном мире.

После программы участники смогут проводить анализ с нуля до итоговой визуализации и выводов, понимая содержание и умея оценивать качество выполненной работы. Закрепить полученные навыки поможет итоговый хакатон, где командам предстоит посоревноваться в скорости решения задачи по обработке данных RNA-seq.

Чему вы научитесь?

Разбираться в этапах РНК-секвенирования и понимать, сколько времени требуется для выполнения конкретных задач.
Понимать отличия в этапах обработки данных РНК-сек для разных организмов.
Тонкостям отдельных задач в анализе RNA-seq — от дифэкспрессии до анализа длинных некодирующих РНК.

А ещё:

У вас появится реальный опыт работы с различными алгоритмами оценки представленности транскриптов, способах нормализации и оценки распределений уровней экспрессии генов.

Вы получите рабочие протоколы с комментариями, расшифровкой основных терминов и указанием нужных программ. С ними сможете самостоятельно обрабатывать данные RNA-seq.
Пайпланы по данным на различных организмах — от дрожжей до мышей и человека
Практика на сервере BlastimCloud
Что будет на курсе?
Хакатон — решение задачи на время в командах с призами!
Этапы анализа данных RNA-seq с фокусом на анализ дифференциальной и
ко-экспрессии некодирующих РНК и ATAC-seq

Пререквизиты
Мы ждем, что вы уже разбираетесь в молекулярной биологии, статистике, работе в командной строке и в программировании на R и/или Python. Ниже делимся ресурсами для подготовки (курсы проходить НЕ обязательно)
Пререквизиты
Мы ждем, что вы уже разбираетесь в молекулярной биологии, статистике, работе в командной строке и в программировании на R и/или Python. Ниже делимся ресурсами для подготовки (курсы проходить НЕ обязательно)
Программа курса
9 ноября
19:00
9 ноября
19:00
Введение в анализ РНК-секвенирования
Евгений Герасимов
RIN. Контроль качества образцов. База SRA. Обзор типичного эксперимента DEG. Типы повторностей.
Получение данных из SRA. Введение в Linux. Контроль качества чтений в FastQC/multiqc.
16 ноября 19:00
16 ноября 19:00
Картирование чтений RNA-seq
с Hisat2 и STAR
Евгений Герасимов
Картирование чтений. Hisat2 и STAR. Другие способы картирования. Метрики этапа картирования.
Первичный анализ покрытия. Подсчет числа ридов на генах. Корреляция между репликами.
23 ноября
19:00
23 ноября
19:00
Определение дифференциальной экспрессии
Александр Ткаченко
Нормализация. Разные типы нормализаций (CPM, TPM, RPKM/FPKM, TMM, DESeq). Линейные модели для дифференциальной экспрессии. Дизайн эксперимента, контрасты, многофакторные эксперименты. Источники вариабельности в данных, batch effect. Поиск выбросов, поправки на множественные сравнения.
30 ноября 19:00
30 ноября 19:00
Александр Ткаченко
Визуализация данных секвенирования РНК, работа с геномными интервалами. Точный тест Фишера для анализа обогащения групп генов. Gene Set Enrichment Analysis. Анализ коэкспрессии генов и WGCNA.
7 декабря 19:00
7 декабря 19:00
Занятие 5
Даниил Бобровский
Выявление в RNA-seq датасете транскрипты, предположительно являющиеся длинными некодирующими РНК. Аннотации GENCODE и RNAcentral. Выявление кодирующего потенциал с помощью программ CPAT и FEELnc. Оценка дифференциальной экспрессии с помощью пакета edgeR и реализация генерализованной линейной модель для дифф. экспрессии. Ключевые особенности применения пакетов limma, edgeR и DESeq2 для анализа дифф. экспрессии. Анализа функционального обогащения.
14 декабря 19:00
14 декабря 19:00
Метод ATAC-seq
Илья Курочкин
Дизайн эксперимента, предобработка данных ATAC-seq, нормализация данных, статистические тесты, поправки на множественные сравнения, поиск мотивов и модулей, визуализация данных
21 декабря
21 декабря
Мини-хакатон
Участники делятся на группы, в командах советуются друг с другом и соревнуются в качестве и скорости обработки данных РНК-секвенирования.
Наши преподаватели

Евгений

Герасимов


Выпускник биофака МГУ,

к.б.н., с.н.с. лаборатории геномики простейших кафедры молекулярной биологии биофака МГУ. Разработчик ПО T-Aligner.

Александр

Ткаченко


Сотрудник лаборатории Геномного разнообразия ИТМО, сотрудник лаборатории геномной биоинформатики НИИ АГиР им. Отта

Даниил

Бобровский


Магистрант EPFL (Ecole polytechnique federale de Lausanne), студент факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ

Илья

Курочкин


PhD Skoltech,

Постдок Lund University.

Разрабатывал и читал курсы по обработке OMICS’ных данных на двух языках

Записаться на курс
Уточнить вопросы по курсу можно у Виктории:

+7 968 350 90 50
v.volia@blastim.ru
Чем вы занимаетесь?
Формат
Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с нашей политикой обработки персональных данных и принимаете условия публичной оферты.
Отзывы на программу «Анализ NGS-данных»