MDO4 - Analyse de données RNA-SEQ

• Savoir analyser des données de RNA-seq
• Savoir déterminer les ARN messagers différentiellement exprimés
• Savoir contextualiser les résultats d'expression

Métiers ayant des bases en biologie : Biologistes, biostatisticiens, chargés de projets de tous secteurs.

Il est recommandé d'avoir des connaissances en bash et R.

1. RAPPEL DES CONCEPTS SUR LA BIOLOGIE DU NGS

• Les différents types de séquençage (1ère, 2ème et 3ème génération, paired ou single-end)
• Profondeur de séquençage vs. nombre d'échantillons pour la reproductibilité de l'analyse
• Les différentes molécules séquencées et leur intérêt

2. DU FASTQ À LA MATRICE D'EXPRESSION

• Choix du génome de référence
• Contrôles qualité des sorties de séquençage
• Alignement et étapes indispensables post-alignement
• Contrôles qualité post-alignement
• Comptage des lectures et transformations

3. L'ANALYSE D'EXPRESSION DIFFÉRENTIELLE

• Prétraitement des données
• Visualisation des données (ACP, PLS-DA, heatmap)
• Modélisation statistique et définition de la signature de gènes différentiellement exprimés

4. L'ANALYSE FONCTIONNELLE DES RÉSULTATS

• Qu'est-ce qu'une signature d'expression ?
• Les bases de données de référence
• Méthodes et données d'entrée
• Fisher exact test
• Gene set enrichment analysis
• Single Sample Signature score

•  Partage et discussion autour d'exemples d'application

•  Alternance d'exposés, de discussions avec le formateur et entre participants.

•  Exemples de manipulation sur des cas types

•  Utilisation de méthodes et pipelines publics (langages R et bash)

•  Remise des supports pédagogiques

•  Vidéo projection du support PowerPoint.

• Evaluation de début et fin de formation.
• Evaluation de la satisfaction en fin de formation.