Bio-informatique transcriptomique

Responsable :

Olivier Kirsh

Objectifs

Connaitre les avantages et inconvénients des différentes methodes et technologies d’analyse d’expression des génomes. Savoir lire est interpreter des données analysées. Savoir construire et executer un workflow d’analyse d’expression différentielle sur cluster de calcul à haute performance). Application des principes FAIR. Produire un rapport d’analyse et le présenter ses données.

Cours magistraux 10h et TP 14h

Alternance de cours / TP. Cette UE traitera des questions et méthodes « omiques » permettant d’étudier, caractériser les transcriptomes. Construction d’un workflow d’analyse d’expression différentielle reproductible et transparent

• Transcriptomics: de la biologie moléculaire à la bioinformatique :
• Analyse primaire (du FASTQ aux tables de comptes).
• Analyse secondaire (Normalisation, PCA, Clusterisation, analyse différentielle).
• Analyse tertaire (enrichissement, ontologie, croisement de données).
• Rapport et communication (notebook quarto)

Compétences visées :

• Connaissances des questions biologiques, des approches expérimentales et analyses bioinformatique possibles en transcritomiques; Leurs forces et leur limites.
• Focus et pratique sur du Bulk RNA-seq short reads.
• Analyse primaire (table de comptes), secondaire (différentiel) et tertaire (GSEA).
• Prise en main d’un workflow d’analyse.
• Savoir choisir les bon paramètres et connaissances des outils statistiques et informatiques nécessaires au traitement de données en grande dimensions.
• Savoir lire et interpreter des données brutes et processées.