Formation théorique & Pratique

Analyse de données d’expression de gènes sur cohorte en R pour la cancérologie

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> Session :

Les 7, 8 et 9 novembre  2018 à Lyon (2,5 jours – La formation débute à 14h00  le 7/11)

> Durée :

2,5 journées – 17,5 heures

> Pédagogie :

Effectif : 14 Personnes
La formation repose sur une riche iconographie (films et photos) que les participants sont amenés à commenter dans une dynamique interactive
Remise de support de cours

Ce module nécessite des connaissances de base en utilisation du logiciel R.

La formation sera sanctionnée par une attestation de formation.

Référence : BIF-10

> Frais pédagogiques

1200 € HT

Académiques : 1050 € HT

> Intervenants :

Mme E Thomas

Mme J. Kielbassa

> Public concerné :

Biologistes (chercheurs, ingénieurs) ayant un projet d’analyse de données d’expression de gènes, principalement dans le domaine de la cancérologie, et souhaitant acquérir méthodes et outils permettant d’exploiter au mieux leurs jeux de données qu’ils soient composés de données sur puce d’expression ou NGS (RNAseq). Ce module nécessite des connaissances de base en utilisation du logiciel R.


PROGRAMME

Construire un projet d’analyse de données d’expression.

Contrôles qualité de la cohorte

  • Biais (technique, biologique)
  • Puissance statistique
  • Normalisation des données

Exploration de données en analyses non supervisées :

  • Classification hiérarchique, heatmap et stabilité des clusters
  • Analyse en composantes principales (PCA)

Tests statistiques : analyses supervisées

  • Les tests paramétriques spécifiques (e.g., limma, DESeq, …)
  • Correction tests multiples

Signatures transcriptionnelles

  • Quantification de l’activité cellulaire à partir du transcriptome avec ssGSEA
  • Application de classifications moléculaires établies avec diverses methodes (LDA, centroides, …)

Bilan, discussion et questions

OBJECTIFS

  • Acquérir une connaissance générale du fonctionnement de ces technologies (puce ou NGS) pour mieux comprendre les données, leurs spécificités/les attentes/leurs limites et savoir les interpréter
  • Comprendre les principaux schémas d’analyse de données d’expression et les méthodes qui permettent de les mettre en œuvre
  • Mise en œuvre de méthodes statistiques en R permettant l’analyse de données d’expression

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