Онлайн-курс
Анализ данных RNA-seq
Программа повышения квалификации по анализу транскриптомов. Для всех, кто занимается обработкой NGS-данных экспрессии генов
Регистрационный номер образовательной лицензии Л035-01298-77/00621654 от 18.10.2022
4998 руб. в месяц в рассрочку
5 занятий по средам и субботам
с 19:00 до 21:00
+ мини-хакатон
+ вебинар по ATAC-seq
Онлайн
Курс подойдет биологам, химикам, биоинформатикам.
Для кого?
Для самостоятельных участников. Есть скидки для студентов и аспирантов
24 990 руб.
35 990 руб.
При участии от компании или института
В курсе мы разберем задачи, характерные для работы с данными RNA-seq. Программа состоит из пяти занятий, которые включают лекции, практику на сервере BlastimCloud и домашние задания с регулярный обратной связью от преподавателей.

Спикеры расскажут об основных методах обработки в R и командной строке, бесплатных пакетах и ключевых базах данных. А ещё для участников будет доступен вебинар по ATAC-seq — смежному методу исследования. Закрепить навыки поможет итоговый хакатон, где командам предстоит посоревноваться в скорости решения задачи по обработке данных RNA-seq. Призы будут!

Также внепрограммные плюсы обучения: поддерживающие единомышленники, общий чат для вопросов и обсуждений, помощь ассистентов по любым сложностям, сертификат о прохождении курса, а ещё записи и материалы курса остаются у вас.

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 опыт работы с различными алгоритмами оценки представленности транскриптов, способах нормализации и оценки распределений уровней экспрессии генов.
Помимо записей курса, вы получите рабочие протоколы с комментариями, расшифровкой основных терминов и указанием нужных программ для самостоятельной обработки данных RNA-seq.
Пайплайны по данным на различных организмах — от дрожжей до мышей и человека
Практика на сервере BlastimCloud и домашнее задание после каждого занятия
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

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 обязательноно если вы на них были, мы дадим дополнительную скидку 5%).
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%)
Список знаний и навыков, которые стоит иметь перед началом курса

Методичка по R, чтобы освежить знания
Курс
Статистика, R и анализ данных
Курс
Pyhon и Linux для биоинформатики и биологии

Курс
Анализ NGS-данных

Бесплатные вебинары по обработке данных

Программа курса

18 октября
19:00
18 октября
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.
25 октября 19:00
25 октября 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.
1 ноября
19:00
1 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.
8 ноября 19:00
8 ноября 19:00
Анализ коэкспрессии и обогащения генов
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.
15 ноября 19:00
15 ноября 19:00
Анализ дифференциальной экспрессии длинных некодирующих РНК в тканях человека
Даниил Бобровский
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.
22 ноября
11:00
22 ноября
11:00
Мини-хакатон
Участники делятся на группы, в командах советуются друг с другом и соревнуются в качестве и скорости обработки данных РНК-секвенирования.
29 ноября
11:00
29 ноября
11:00
Илья Курочкин
Дизайн эксперимента, предобработка данных ATAC-seq, нормализация данных, статистические тесты, поправки на множественные сравнения, поиск мотивов и модулей, визуализация данных
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 специалиста Виктории:

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