Introdução à Análise de Dados de Expressão Gênica

Código: PGGM1041
Curso: Mestrado Acadêmico em Genética e Melhoramento
Créditos: 4
Carga horária: 60
Ementa: Introdução a transcriptomica, Análise global do transcriptoma, Análise exploratória de dados de transcriptoma, ferramentas de análise exploratoria de dados, Deteção de vias de regulação no transcriptoma, bancos de dados e ferramentas para modelagem de redes de regulação, Analise de expressão diferencial gênica (DEG), ferramentas para DEG no R: edgeR e DESeq2, Clustering aplicado a dados de expressão gênica, conceitos e aplicações com dados RNAseq, Analise de co-expressao gênica, conceitos e prática, Desenvolvimento de conceitos, algoritmos e aplicação de ferramentas para análise de dados de expressão gênica.
Bibliografia: Jones, N. A. and Pevzner, P. A. (2015). An Introduction to Bioinformatics Algorithms. The MIT Press.
Stark et al., 2019. \"RNA sequencing: the teenage years\". Nature Reviews Genetics.
Mehmood et al., 2014. \"Use of Bioinformatics Tools in Different Spheres of Life Sciences\". J. of Data
Mining in Genomics & Proteomics;A.
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