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Analyses NGS avec R

RESPONSABLE

Macha NIKOLSKI

Directrice de recherche

UMR 5800

LIEU

BORDEAUX (33)

ORGANISATION

2 jours
De 6 à 15 stagiaires
2 intervenants en simultané pour les TD

Si inscription simultanée aux sessions 20029 et 20030 : 1550 € au lieu de 1800€ pour les deux stages

COÛT PÉDAGOGIQUE

900 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATES DU STAGE

20030 : du jeudi 28/05/2020 au vendredi 29/05/2020

20294 : du jeudi 03/12/2020 au vendredi 04/12/2020

Janvier Février Mars Avril
Mai
20030
Juin Juillet Août
Sept. Oct. Nov. Déc.
20294

OBJECTIFS

- Savoir analyser des séquences venant de reads NGS
- Savoir déterminer les ARN messagers différentiellement exprimés à l'aide de données RNA-seq
- Être capable d'enrichir les résultats en utilisant des bases de connaissances

PUBLICS

- Ingénieurs, techniciens biologistes et bioinformaticiens de formation
- Toute personne souhaitant "exploiter" des données NGS ou évaluer et reproduire les analyses présentées dans les publications scientifiques

PRÉREQUIS

Maîtrise du langage R
Avoir suivi le stage "Langage R : introduction" (Réf. 20029, ce catalogue) ou niveau équivalent.
Afin de vérifier que votre maîtrise du langage R est suffisante pour pouvoir suivre ce stage, nous vous invitons à effectuer et à renvoyer le test téléchargeable ICI.

PROGRAMME

Cette formation introduira les paquetages Bioconductor permettant l'analyse de données issues du séquençage nouvelle génération.

- Rappels des concepts du séquençage NGS
- Les outils d'annotation et de conversion d'identifiants
- L'analyse des reads et du résultat d'alignement
- L'analyse d'expression différentielle en RNA-seq
- Les techniques d'enrichissement
- Les outils de visualisation pour les NGS

La fin du stage (2 h) sera consacrée à un atelier pédagogique d'analyse et de réflexion sur les données apportées par les stagiaires

Alternance de courtes présentations (50 % du temps) suivies de travaux pratiques basés sur des jeux de données réels (50 % du temps).

EQUIPEMENT

Il est conseillé de venir avec son propre ordinateur portable.

INTERVENANTS

K. Hooks, J. Rudewicz (chercheurs) et A. Barré (ingénieur)

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