Análisis de datos para ciencias de la vida: genómica funcional en R

La biología moderna genera conjuntos de datos masivos, lo que hace que el análisis de datos computacionales sea una habilidad esencial para los investigadores de ciencias de la vida.Este curso basado en texto lo guía a través de los conceptos fundamentales y los pasos prácticos para analizar datos de genómica funcional usando R y Bioconductor. Al leer las explicaciones estructuradas y estudiar los casos prácticos, aprenderá a procesar, analizar e interpretar los datos genómicos, ganando la confianza para aplicar estos métodos a sus propios proyectos de investigación. Qué aprenderá: 1. Comprender los conceptos fundamentales de biología molecular y los formatos de datos genómicos. 2. Analizar datos de RNA-Seq para identificar genes expresados de manera diferente. 3. Procesar conjuntos de datos de ChIP-SeQ para detectar sitios de unión de proteínas-ADN. 4. Aplicar paquetes Bioconductor para el análisis de datos genómicos de alto rendimiento. 6. Practicar flujos de trabajo de investigación reproducibles utilizando la gestión moderna de paquetes R. El curso comienza con la terminología biológica clave y los conceptos esenciales de programación R antes de sumergirse en estudios de casos prácticos. Avanzará paso a paso a través de los flujos de trabajo de RNA-Seq, ChIP-Sequ y metilación de ADN, aprendiendo a interpretar los resultados estadísticos en el camino.Este curso está diseñado para principiantes en bioinformática, estudiantes de ciencias de la vida e investigadores con conocimientos básicos de R que desean aprender el análisis de datos genómicos. No se requieren conocimientos avanzados en estadística o bioinformática, comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder del análisis de datos genómicos en su investigación.