Análisis single-cell RNA-seq
Curso teórico-práctico
MX$1800.00
Domina el análisis de datos de secuenciación de RNA a nivel único a través de nuestro curso interactivo.
Aprende a utilizar herramientas computacionales de última generación para investigar la expresión génica en células individuales, combinando teoría experta con prácticas guiadas paso a paso.
Durante el curso, adquirirás conocimientos fundamentales para procesar archivos FASTQ y realizar el mapeo y conteo con Cell Ranger.
Trabajarás con datos de control y tratamiento y aprenderás a gestionar ambos conjuntos de datos, conociendo todos los aspectos que debes tener en cuenta para un efectivo procesamiento de datos. Filtrarás células de baja calidad (mitocondriales, ribosomales y eliminación de dobles) hasta la reducción dimensional y clustering. Emplearás diversas estrategias para la anotación e identificación de tipos celulares. Finalmente, aprenderás a realizar análisis de expresión diferencial por tipo celular bajo distintas condiciones.
Nivel
Principiante
Modalidad
Online - asíncrono
Requisitos
Ninguno
Fecha de inicio
Inmediato
Duración
20 horas, horario libre
Módulo 1 - Programación en Linux y Bioinformática
En esta sección aprenderás los conceptos básicos de la programación en Linux y cómo se utilizan en Bioinformática.
Módulo 2 - Programación en R
En esta sección aprenderás los conceptos básicos de la programación en R y cómo se utilizan en Bioinformática. Aprenderás a instalar R y RStudio en tu computadora.
Módulo 3 - Procesamiento de datos crudos con Cell Ranger
En esta sección conocerás los principios de secuenciación y el diseño de proyectos single cell RNA-Seq. Además, realizarás el control de calidad de datos de single cell, mapeo y conteo utilizando Cell Ranger.
Módulo 4 - Control de calidad entre muestras
Conocerás los conceptos de control de calidad, métricas para eliminar dobletes, conocer el porcentaje de ADN mitocondrial y ribosomal, realizar el filtrado y normalización de datos.
Módulo 5 - Reducción de dimensiones y Clustering
Aprenderás las diferentes técnicas que hay para reducir dimensiones usando PCA, tSNA y UMAPs. Realizarás el clustering para conocer el agrupamiento de tus datos.
Módulo 6 - Identificación de marcadores, Anotación celular y Expresión diferencial
Finalmente realizarás la anotación de los clusteres utilizando dos estrategias: anotación automática y manual, y conocerás los pros y cons de cada una. Posteriormente realizarás la expresión diferencial a nivel celular para conocer la expresión entre control y tratamiento.
