InfoBio TD transcriptome
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| + | R est un environnement de statistiques utilisé pour des recherches et applications variées (physique, astrophysique, écologie, biologie moléculaire, génomique, ...). Pour plus d'info : http://www.r-project.org | ||
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== Références et données == | == Références et données == | ||
Revision as of 16:05, 21 February 2014
Contents |
Aperçu de la séance
- Récupération d'un jeu de données brutes
- Premier pas avec le logiciel R
- Chargement des données d'expression
- Filtrage et normalisation
- Identification des gènes différentiellement exprimés (au moins 5x)
- Analyse de la liste de gènes obtenue
Récupération des données à partir d'un entrepôt de données de transcriptome
Il existe plusieurs entrepôts de données pour les données de transcriptome. Les principaux sont Gene Expression Omnibus (GEO) du NCBI, ArrayExpress de l'EBI, ainsi que le Stanford Microarray Database (SMD).
Combien d'hybridations sont disponibles sur la banque GEO ? Pour combien de puces différentes ?
Au cours de cette séance, nous allons analyser les données telles que fournies par le logiciel d'analyse d'image. Il s'agit de séries d'hybridations obtenues dans le cadre d'une étude d'hépatites sévères liées à la consommation d'alcool. Commencez par lire le résumé de la publication associée ; son identifiant PubMed est le 22637703.
Combien d'hybridations ont été utilisées dans cette étude ? Combien de gènes différentiellement exprimés (>x5 fois) ont été identifiés ?
A partir de GEO du NCBI, retrouvez et téléchargez la totalité des données associées à la publication (il s'agit de la série GSE28619). Ensuite, décompressez le fichier (avec les commandes tar/gunzip sous linux par exemple).
Avec quelle version de microarray ont été obtenues les données ? Combien y a-t-il de spots sur la puce ? Combien d'hybridations sont disponibles pour cette version de microarray ? Regroupées en combien de séries d'hybridations ?
Premiers pas avec R
R est un environnement de statistiques utilisé pour des recherches et applications variées (physique, astrophysique, écologie, biologie moléculaire, génomique, ...). Pour plus d'info : http://www.r-project.org
Type de données :
- scalar : une valeur de type numérique, chaîne de caractères, booléenne, nominale.
- vector : tableau à 1 dimension de scalaires de même type.
- matrix : tableau à 2 dimensions de scalaires de même type.
- array : tableau à n dimensions de scalaires de même type.
- data frame : tableau à 2 dimensions, les colonnes peuvent avoir des types différents.
- list : tableau à une dimension pouvant contenir des valeurs de types différents.
