Genomische Daten analysieren in R

Du interessierst dich für die Analyse von Sequenzierungsdaten der nächsten Generation, hast aber keine guten Computerkenntnisse? In diesem Lernpfad, der sich an Nicht-Informatik-Biologen richtet, lernst du Bioconductor, das spezialisierte Repository für Bioinformatik-Software, sowie wichtige Bioconductor-Pakete kennen. Dann erfährst du mehr über die aktuellen Best-Practice-Workflows für die differentielle Expressionsanalyse von RNA Sequenzierungs- und Chipsequenzierungsdaten.

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Introduction to Bioconductor in R

Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

4 hours

RNA-Seq with Bioconductor in R

Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

4 hours

Differential Expression Analysis with limma in R

Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.

4 hours

ChIP-seq with Bioconductor in R

Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

4 hours

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