Análisis de datos transcriptómicos de single cell (scRNA-seq) con R y Bioconductor

Datos generales

Código: Single cell-R
Duración: 40 horas
Nivel: avanzando
Idioma: español
Fecha: de 09 al 13 de agosto de 2021
Horario: 09:00 a 17:30 (hora del Centro de México)
Modalidad: en línea

Información completa y actualizada en el sitio web:
https://comunidadbioinfo.github.io/cdsb2021_scRNAseq/

¿Qué aprenderás?

En este taller aprenderás las herramientas estadísticas para analizar datos de transcriptómica en células únicas usando Bioconductor. Revisaremos qué es un análisis de datos de célula única, cuáles son las principales diferencias entre el análisis de transcriptomas de célula única y en bulk, cómo documentar tu análisis y algunas herramientas para interpretar tus resultados.

Pre-requisitos

Requisitos de conocimientos previos

• Conocimientos básicos de secuenciación de transcriptomas.
• Conocimientos básicos de RStudio (Creación de Rscripts, manejo de la consola de RStudio, manejo del espacio de visualización).
• Conocimiento intermedio de R (Manejo de variables, lectura de archivos, creación y manejo de data frames y listas, generación de gráficas básicas, conocimiento sobre cómo instalar paqueterías desde CRAN y Bioconductor).

Requisitos técnicos

• Computadora con al menos 8Gb de memoria y permisos de administrador para instalar paqueterías de R.
• Tener instalado R y RStudio en su última versión.
• Aplicación Zoom instalada en la computadora que será utilizada durante el curso. Se puede descargar de la página de descargas del cliente de reuniones Zoom (requisitos del sistema).
• Conexión a Internet.

Para más detalle de versiones y paquetería requerida, consultar la sección Pre-requisitos en la página:
https://comunidadbioinfo.github.io/cdsb2021_scRNAseq/ 

Descripción

En los últimos años, la generación y análisis de transcriptomas de célula única ha cobrado gran importancia para resolver preguntas biológicas. En este taller revisaremos los métodos más recientes para analizar datos de single cell RNA-seq (transcriptómica en células únicas), usando paquetes de R especializados que están disponibles libremente vía Bioconductor. Este taller estará basado en el libro Orchestrating Single Cell Analysis with Bioconductor que fue publicado en Nature Methods y es de los artículos con mayor publicidad en 2020 y 2021.

Durante este taller aprenderás las herramientas estadísticas para analizar datos de transcriptómica en células únicas usando Bioconductor. Revisaremos qué es un análisis de datos de single cell, cuáles son las principales diferencias entre el análisis de transcriptomas de single cell y en bulk, cómo documentar tu análisis y algunas herramientas para interpretar tus resultados.

Contenido

Consulta el calendario de este taller en: http://bit.ly/calendarcdsb2021

El contenido del curso consiste en los siguientes temas:

Día 1

• Introducción a R y RStudio
• Ejercicio usando usethis, here y postcards
• Introducción al RNA-seq de célula única (scRNA-seq)
• Introducción a scRNA-seq con Bioconductor y al libro de OSCA
• Introducción al RNA-seq de single cell (scRNA-seq)
• Introducción a scRNA-seq con Bioconductor
• Estructura e importe de datos
• Control de calidad
• Normalización de datos
• Selección de genes
• Reducción de dimensiones
• Clustering e identificación de genes marcadores
• Interpretación de resultados

Día 2

• Estructura e importe de datos
• Comunidades RLadies
• Control de calidad

Día 3

• Normalización de datos
• Foto y actividades de la comunidad
• Selección de genes

Día 4

• Reducción de dimensiones
• Clustering e identificación de genes marcadores

Día 5

• Anotación de clusters de células
• Análisis de expresión diferencial
• Plática científica del ponente invitadx

¿Quién es nuestra audiencia?

Este curso está dirigido a personas que desean aprender cómo analizar datos transcriptómicos de single cell usando paquetes de R/Bioconductor.

Formato del curso: en línea

Este es un curso digital. Las sesiones y material del curso serán presentados en línea. Esta modalidad incluirá grabaciones de video o audio del material, intercambio de archivos y sesiones de discusión temáticos, ejercicios de auto-evaluación y acceso a los instructores para comentarios durante el curso.

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