minicurso_abr_2021

Mini curso abril 2021: Panorama general de análisis de datos de RNA-seq con R

Este es el material del mini curso “Panorama general de análisis de datos de RNA-seq con R” ofrecido por la Red Mexicana de Bioinformática.

Fecha: 16 de abril de 2021

Instructores:

• M.C. Ana Beatriz Villaseñor Altamirano
• M.C. Rodolfo Luis Chávez Domínguez

Para descargar este material da click en el botón Code y selecciona la opción Download zip. Si lo prefieres, puedes clonar el repositorio en tu computadora usando git clone desde tu terminal.

Software

Para realizar la práctica del curso se requieren de los siguientes programas y paquetes:

• FastQC
• Salmon (opcional)
• R > 4.0
• RStudio
• Bioconductor >= 3.12, instalarlo con:

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
    install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(version = "3.12")

• Paqueteria de R descargada con Bioconductor:
  • tximeta
  • SummarizedExperiment
  • DESeq2
  • PCAtools

Instalarlos con:

paquetes = c("DESeq2", "tximeta", "PCAtools", "SummarizedExperiment")
BiocManager::install(paquetes)

• Paqueteria de R descargada del repositorio CRAN
  • tidyverse
  • pheatmap

Instalarlos con:

install.packages()

Archivos

Si decides realizar toda la práctica necesitarás estos archivos. Descargar los archivos .fastq.gz y salmon_quants y colocalos en el folder principal de este repositiorio. Descomprime el archivo y sigue las indicaciones de los instructores. En el archivo Files.zip encontrarás:

• Archivos_fastq/: Folder que contiene los archivos en formato .fastq
• Salmon_quants/: Folder que contiene las matrices de cuentas generadas por Salmon
• genecode.v37.transcripts.fa: Transcriptoma de referencia para realizar el alineamiento y conteo con Salmon
• ObjetosR.RData: Archivo de R que contiene los objetos de SummarizedExperiment y DESeq para realizar el análisis de expresión diferencial. Descarga este objeto si no tienes suficiente espacio en tu computadora

Descripción general

	Tema	Práctica	Tiempo (min)	Encargado
1	Introducción a RNA-seq	NA	5	AnaB
2	Organización del proyecto (folder de datos, fig, scripts	NA	5	Rodolfo
3	Flujo de trabajo para el análisis de RNA-seq	NA	5	AnaB
4	Tipos de archivos	NA	5	Rodolfo
5	Control de calidad de los datos	Si	10	AnaB
6	Alineamiento (Salmon)	Si	10	Rodolfo
7	tximeta, tximport	Si	10	AnaB
8	Objeto SummarizedExperiment en R	Si	10	Rodolfo
9	Normalización de los datos (RPKM, TPM)	Si	15	AnaB
10	Exploración de los datos	Si	15	Rodolfo
11	DE (analysis)	Si	15	AnaB
12	DE (visualization/resultados)	Si	15	Rodolfo