Estudios transcriptómicos ofrecen información importante sobre la expresión y regulación génica y se han estudiado ampliamente en muchos organismos. Como resultado, las últimas dos décadas han sido testigos de un crecimiento explosivo en los datos transcriptómicos.
Para ayudar a estudiantes e investigadores de diversos orígenes a gestionar y analizar estos datos, hemos diseñado un curso en línea sobre transcriptómico Análisis de los datos. El curso cubre conceptos teóricos y prácticos de análisis de datos transcriptómicos (RNA-Seq) que van desde la visualización básica hasta el análisis estadístico de genes expresados diferencialmente utilizando el popular paquete DESEQ2 y técnicas avanzadas de aprendizaje automático diseñadas para estudios a gran escala. Finalmente, también aprenderá sobre los principios de la interpretación biológica con ejemplos.
Para ofrecer un aprendizaje actualizado y relevante para nuestra comunidad, hemos revisado y mejorado nuestro curso este mes. Aquí hay un vistazo a las diversas actualizaciones que hemos realizado en el curso:
Separación de Aspectos Lógicos y Técnicos de la Transcriptómica (Lógica, R y Python)
Para los estudiantes que deseen aprender los aspectos lógicos y prácticos del análisis de datos transcriptómicos por separado, hemos dividido los cursos en tres, ¡CONSULTALOS!
Curso de transcriptómica actualizado: tutoriales en video, canalizaciones de demostración, paneles interactivos y contenido mejorado
También queríamos asegurarnos de que el trabajo del curso fuera más interactivo, por lo que mejoramos las lecciones con desgloses paso a paso de la configuración de la tubería bioinformática y los resultados resultantes. También agregamos tutoriales en video para todas las tuberías.
Además, para los alumnos que ya tienen una licencia educativa para la plataforma T-BioInfo, hemos agregado enlaces a canalizaciones de demostración donde ya se han cargado los datos de entrada. Cuando los pasos se siguen correctamente, los alumnos podrán obtener los resultados de la canalización en segundos.
Finalmente, también incorporamos opciones de visualización de datos interactivos, como gráficos de volcanes, mapas de calor y paneles interactivos completos en plotly dash. Las opciones de visualización de datos como estas permiten a los biólogos e investigadores explorar y analizar visualmente grandes conjuntos de datos numéricos, como tablas de expresión génica, de forma breve e intuitiva.
Fuente: Plataforma T-BioInfo
Finalización del curso – Siguiente paso: proyectos de ejemplo de transcriptómica
Después de la finalización de Curso 5: Transcriptómica, ¡uno puede aplicar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos para analizar conjuntos de datos reales generados por investigadores expertos del dominio público!
Para ayudar a encontrar ejemplos relevantes, al final del curso, proporcionamos un conjunto seleccionado de proyectos de ejemplo que los estudiantes pueden completar. Aquí hay un vistazo a algunos de los proyectos de ejemplo:
Busque inspiración: ¡Vea los proyectos de estudiantes completados!
Además de los proyectos de ejemplo, estos son algunos de los proyectos de nuestros estudiantes que uno puede analizar después de completar el trabajo del curso:
Registro: Análisis de datos transcriptómicos (Asíncrono)
Si desea aprender el análisis de datos transcriptómicos, considere inscribirse en el Análisis de datos transcriptómicos (asincrónico). Para saber más, únase a nosotros para un seminario web gratuito el 13 de diciembre de 2022.
Para obtener detalles instantáneos, comuníquese con:
Sra. Sparsh Dhar
Gerente de marketing, Pine Biotech
ID de correo electrónico: [email protected]
Número de contacto: +919876134120 (Activo en WhatsApp)
Registro del programa: https://edu.omicslogic.com/transcriptomics
Referencias:
- Transcriptómica 1: https://learn.omicslogic.com/courses/course/course-5-transcriptomics
- Transcriptómica 2: https://learn.omicslogic.com/courses/course/course-52-transcriptomics-in-r
- Transcriptómica 3: https://learn.omicslogic.com/courses/course/course-53-transcriptomic-analysis-in-python
Acerca de- Pine Biotech
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