R в биоинформатике

Преподаватель

• Константин Зайцев

Темы занятий

Анализ экспрессии генов

• Технологии измерения экспрессии генов: микро-чипы и RNA-seq
• Нормализация данных экспрессии
• Дифференциальная экспрессиия генов
• PCA plots, volcano plots

Функциональная аннотация групп генов

• Существующие базы данных: Reactome, Kegg, GO (gene ontology)
• Exact fisher test
• Gene set enrichment analysis
• TopGO: можно ли использовать иерархическую структуру GO для улучшения результатов аннотации

Кластеризация и визуализация

• Просто: hierarchical clustering
• Просто: kmeans и как определять k
• Сложно: пару слов о DBscan и WGCNA
• Простая визуализация: PCA (и о нормальности данных)
• Сложная виузализация: tSNE (и понижение размерности)

Аттестация

Оценка

Необходимые знания из курса теории вероятностей

1. Normal distribution, normality test and q-q plot
2. Hypothesis testing: null hypothesis, rejection, significance treshold and p.value
3. Exact fisher test

Материалы

• Слайды лекций
• Домашние задания
• Дополнительные материалы