Онлайн-курс
Анализ данных RNA-seq
Анализ данных RNA-seq
Освойте искусство анализа РНК-секвенирования: научитесь эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные генной экспрессии. Этот курс повышения квалификации даст вам систематизированные знания, практику в рамках реального проекта и подготовит вас к самостоятельной работе.
Кому подойдет курс:
Молекулярным биологам и генетикам, осваивающим биоинформатическую часть
Медикам, онкологам и специалистам по изучению редких заболеваний
Биологам, работающим с модельными и немодельными организмами
Биоинформатикам, желающим расширить свои компетенции
Если вы не уверены в своих компетенциях, то можно вначале пройти курс
«Статистика, R и анализ данных».
«Статистика, R и анализ данных».
Для освоения курса нужны знания по молекулярной биологии и желательно иметь базовые навыки в области статистики, программирования на языках bash и R.
Чему вы научитесь?
Работать в Linux, используя базовые команды bash и скрипты для биоинформатических программ.
Освоите ключевые базы данных NCBI и ENA, сможете делать контроль качества прочтений с инструментами FASTQC и Trimmomatic
Получите обзор стандартного биоинформатического конвейера RNA-seq, познакомитесь с методами нормализации, дифференциальной экспрессии и визуализации данных
Изучите основы конвейера RNA-seq, включая картирование с помощью Hisat2 и STAR
Изучите кластерный анализ с WGCNA, инструменты StringTie и SGSeq для анализа транскриптов и альтернативного сплайсинга
Практический опыт
Теория — это хорошо, но практика в Бластиме стоит на первом месте. У нас вы научитесь применять полученные знания в реальных проектах.
Теория — это хорошо, но практика в Бластиме стоит на первом месте. У нас вы научитесь применять полученные знания в реальных проектах.
Квалифицированные преподаватели
Наши спикеры — профессионалы с многолетним опытом в своей области. Они помогут вам освоить ключевую терминологию, поделятся лайфкахами и увлекательными рассказами из мира биоинформатики.
Наши спикеры — профессионалы с многолетним опытом в своей области. Они помогут вам освоить ключевую терминологию, поделятся лайфкахами и увлекательными рассказами из мира биоинформатики.
Бластим — ваш путь к успешной карьере!
Актуальность программы
Наш учебный план не стоит на месте. Мы постоянно анализируем рынок, следим за новыми тенденциями и интегрируем в курс самые актуальные темы.
Наш учебный план не стоит на месте. Мы постоянно анализируем рынок, следим за новыми тенденциями и интегрируем в курс самые актуальные темы.
Присоединяйтесь к нам, и откройте для себя мир новых возможностей!
Выбирая Бластим, вы выбираете инвестиции в своё будущее. Наша цель — дать вам навыки, которые сделают вас самостоятельными и конкурентоспособными на рынке труда.
Вы будете использовать либо предложенные нами учебные материалы, либо свои данные. Вам будут даны все инструкции для анализа данных. Итоговые проекты будут представлены на заключительном занятии.
6 ОНЛАЙН-ЗАНЯТИЙ
В процессе работы вы сможете полагаться на поддержку преподавателей и ассистентов в чате, получая ценные советы и рекомендации по улучшению анализа.
На которых теория будет чередоваться с практическими заданиями. В качестве бонуса вы также получите занятие по ATAC-seq и дифференциальной экспрессии длинных некодирующих РНК.
Как проходит курс?
ПОСТОЯННАЯ ПОДДЕРЖКА
РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТА ПО РНК-СЕКВЕНИРОВАНИЮ
Программа:
Введение в Linux. Знакомство с базовыми командами на языке bash, разбор примеров написания скриптов, работа с кластером. Большинство биоинформатических программ работают только на ОС Linux, поэтому для корректного запуска необходимо знать базовые команды языка bash.
Работа с базами SRA и получение данных из них. Будут рассмотрены наиболее известные базы данных (NCBI, ENA), а также плюсы и минусы работы с ними. На сегодняшний день существует множество баз данных, содержащих сырые прочтения, однако необходимо уметь ориентироваться в них и выбирать наиболее подходящую для вашего эксперимента.
Контроль качества образцов. Работа с программами контроля качества сырых прочтений (FASTQC, Trimmomatic) и разбор полученных значений. Контроль качества необходим для удаления ошибок секвенирования, дуплицированных последовательностей и подготовки прочтений к дальнейшему исследованию.
Обзор типичного биоинформатического конвейера обработки данных RNA-seq. Он позволит сформировать общее представление о схеме построения собственного исследования.
Работа с базами SRA и получение данных из них. Будут рассмотрены наиболее известные базы данных (NCBI, ENA), а также плюсы и минусы работы с ними. На сегодняшний день существует множество баз данных, содержащих сырые прочтения, однако необходимо уметь ориентироваться в них и выбирать наиболее подходящую для вашего эксперимента.
Контроль качества образцов. Работа с программами контроля качества сырых прочтений (FASTQC, Trimmomatic) и разбор полученных значений. Контроль качества необходим для удаления ошибок секвенирования, дуплицированных последовательностей и подготовки прочтений к дальнейшему исследованию.
Обзор типичного биоинформатического конвейера обработки данных RNA-seq. Он позволит сформировать общее представление о схеме построения собственного исследования.
Работа с геномными базами данных. Выбор нужной версии референсного генома для улучшения результатов картирования и дальнейшего исследования полученных генов.
Картирование предподготовленных прочтений. Работа с комбинацией программ Hisat2 и STAR. Краткое рассмотрение других программ картирования. Эта операция позволит определить положение гена на хромосоме относительно других генов.
Разбор форматов полученных результатов картирования (GFF, BAM, SAM).
Валидация полученных результатов. Первичный анализ покрытия, подсчет числа прочтений на генах, корреляция между репликами. Обоснование достоверности и подтверждение готовности данных для дальнейшего исследования.
Картирование предподготовленных прочтений. Работа с комбинацией программ Hisat2 и STAR. Краткое рассмотрение других программ картирования. Эта операция позволит определить положение гена на хромосоме относительно других генов.
Разбор форматов полученных результатов картирования (GFF, BAM, SAM).
Валидация полученных результатов. Первичный анализ покрытия, подсчет числа прочтений на генах, корреляция между репликами. Обоснование достоверности и подтверждение готовности данных для дальнейшего исследования.
Для анализа дифференциальной экспрессии у видов, геномы которых расшифрованы, но плохо изучены, или не расшифрованы вовсе, необходимо предварительно осуществить сборку транскриптома.
Разбор нескольких методов сборки транскриптома (на основе референсного генома и de novo сборка).
Разбор нескольких методов сборки транскриптома (на основе референсного генома и de novo сборка).
Квантификация — подсчет количества транскриптов попавших на гены.
Нормализация каунтов, полученных на предыдущем этапе, необходима чтобы обеспечить сравнение между разными биологическими образцами. Анализ дифференциальной экспрессии для нахождения генов, которые экспрессируются по-разному между контрольной и экспериментальной группой.
Нормализация. Разные типы нормализаций (CPM, TPM, RPKM/FPKM, TMM, DESeq). Линейные модели для дифференциальной экспрессии. Дизайн эксперимента, контрасты, многофакторные эксперименты. Визуализация дифференциальной экспрессии (PCA, volcano plot). Поправки на множественные сравнения.
Нормализация каунтов, полученных на предыдущем этапе, необходима чтобы обеспечить сравнение между разными биологическими образцами. Анализ дифференциальной экспрессии для нахождения генов, которые экспрессируются по-разному между контрольной и экспериментальной группой.
Нормализация. Разные типы нормализаций (CPM, TPM, RPKM/FPKM, TMM, DESeq). Линейные модели для дифференциальной экспрессии. Дизайн эксперимента, контрасты, многофакторные эксперименты. Визуализация дифференциальной экспрессии (PCA, volcano plot). Поправки на множественные сравнения.
Двухфакторный анализ дифференциальной экспрессии, синтаксис моделей в R. Матричная форма дизайна эксперимента. Более подробно про модели, лежащие в основе DEseq2
Основы кластерного анализа: кластеры коэкспрессированных генов с помощью WGCNA. Связь кластеров генов с разными состояниями и условиями. Визуализация результатов для понимания, как уровни экспрессии отдельных модулей связаны с различными клиническими параметрами. Анализ обогащения WebGestaltR: определение ключевых путей и процессов.
StringTie для сборки потенциальных транскриптов и оценки их уровня экспрессии, оценка разнообразие транскриптов в вашем образце. SGSeq для детального анализа данных RNA на уровне событий сплайсинга: глубокое погружение в мир альтернативного сплайсинга и интерпретация сложных механизмов регуляции на уровне сплайсинга.
Обработка и анализ данных single-cell. Специализированные базы данных (PanglaoDB, SRA). Экспорт и предварительная обработка данных, нормализация, удаление дубликатов, фильтрация, синжение размерности, кластеризация (Seurat). Определения типа клеток на основе её транскриптомного профиля (SingleR). Анализ диференциальной экспресии между кластерами. Графики и способы визуализации анализа.
- Анализ дифференциальной экспрессии длинных некодирующих РНК в тканях человека
Выделение в транскриптомном датасете длинных некодирующих РНК по аннотации (GENCODE, RNAcentral), а также de novo с помощью предсказания кодирующего потенциала транскриптов (CPAT, FEELnc).
— Анализ дифференциальной экспрессии в тканях человека, выбор пакетов для анализа.
— Функциональная аннотация длинных некодирующих РНК с помощью WGCNA и анализа функционального обогащения.
- Метод ATAC-seq
Дизайн эксперимента, предобработка данных ATAC-seq, нормализация данных, статистические тесты, поправки на множественные сравнения, поиск мотивов и модулей, визуализация данных.
Отзывы
Начну с того, что я когда пришла на курс, еще даже ни разу не работала в терминала и мне, конечно, курс помог очень сильно во многом разобраться, пусть это напрямую и не разбиралось на курсе (совсем азы), но все демонстрировалось и были записи лекций. В целом после курса осталось очень хорошее понимание процесса и сути, я перестала бояться терминала и научилась лучше гуглить ошибки)) и, думаю, это очень хорошая строчка в резюме, потому что у меня на интервью все про него спрашивали) так что спасибо еще раз за курс!
Если кратко — всё хорошо, я нашёл работу в Каролингском институте и занимаюсь анализом данных фосфопротеома в рамках местного проекта по глиобластомам. Мне очень помогли сведения и примеры, приведённые во время занятий по RNA-seq, и теперь я использую pandas в командной строке для работы с табличными файлами. Но есть особенность: сейчас работаю с белковыми данными. Данные по РНК пока ни разу с момента завершения курса не анализировал, однако чувствую, что после повторения материала смогу это сделать.
[Спустя год после курса] Сейчас завершаем секвенирование транскриптома опухолей головного мозга и будем писать статью по профилям экспрессии генов в зависимости от того, какие мутации выявлены в опухоли. Надеемся найти взаимосвязь между конкретными мутациями и экспрессией генов.
Делала обработку транскриптома у пациентов с онкологией в трех точках. В целом почти все было похоже на то, что разбирали на курсе.
Преподаватели курса
М.н.с лаборатории биоинформатики и информационных технологий в генетике.
М.н.с Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН
М.н.с Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН
Елена Убогоева
Артем Пронозин
Выпускница факультета естественных наук НГУ
Аспирантка Института Цитологии и Генетики СО РАН
Аспирантка Института Цитологии и Генетики СО РАН
PhD Skoltech, Постдок Lund University.
Разрабатывал и читал курсы по обработке OMICS'ных данных на двух языках
Разрабатывал и читал курсы по обработке OMICS'ных данных на двух языках
Даниил Бобровский
Илья Курочкин
Алексей Зарубин
К.м.н. (Генетика)
Сотрудник НИИ медицинской генетики Томского НИМЦ
Сотрудник НИИ медицинской генетики Томского НИМЦ
Магистрант EPFL (Ecole polytechnique federale de Lausanne)
Студент факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ
Студент факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ
Что в итоге?
Вы получите удостоверение о повышении квалификации государственного образца. Данное удостоверение котируется как в ВУЗах, так и биотех- и фарм-компаниях.
— Биоинформатик
— Исследователь в области геномики
— Специалист по анализу данных в биотех или фарм-компании
— Исследователь в области геномики
— Специалист по анализу данных в биотех или фарм-компании
После курса вы сможете претендовать на должности:
Стоимость
Подать заявку!
Если вы физическое лицо, то нажмите на кнопку "Купить", которая перенесет вас на страницу для оплаты
Курсы, которые вам могут подойти
Пререквизиты
Мы ждем, что вы немного разбираетесь в молекулярной биологии, статистике, работе в командной строке и в программировании на R. Ниже делимся ресурсами для подготовки (курсы проходить НЕ обязательно, но если вы на них были, мы дадим дополнительную скидку 5%).