From d11182c878f9ee821bfbaf2ed8582b91ab83b9f3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Evelia Lorena Coss-Navarrete <49405921+EveliaCoss@users.noreply.github.com> Date: Fri, 1 Mar 2024 13:32:53 -0600 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 61 +++++++++++++++++++------------------------------------ 1 file changed, 21 insertions(+), 40 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 17f277e..63a38fc 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -36,7 +36,11 @@ Se darán presentaciones detalladas del uso de programas clave, todos de código - Datos: `/mnt/Guanina/bioinfo24/data/Clase_RNASeq2024/` - Tarea: Elegir en equipos los transcriptomas que emplearán en su proyecto - [Información diapositiva 58 y moodle ENES](https://eveliacoss.github.io/RNAseq_classFEB2024/Presentaciones/Dia1_AspectosGenerales.html#62) - Lecturas y cursos recomendados: - - [Trinity](https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq) + - [Mi Clase de 2023](https://github.com/EveliaCoss/RNASeq_Workshop_Nov2023) + - [Introduction to RNAseq Methods - Presentacion](https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/Bulk_RNAseq_Course_Nov22/Bulk_RNAseq_Course_Base/Markdowns/01_Introduction_to_RNAseq_Methods.pdf) + - [Intro-to-rnaseq-hpc-O2](https://github.com/hbctraining/Intro-to-rnaseq-hpc-O2/tree/master/lessons) + - [RNA-seq technology and analysis overview](https://github.com/mdozmorov/presentations/tree/master/RNA-seq) + ### Dia 2. Diversos pipeline para Alineamiento, ensamblaje y conteo de reads @@ -44,6 +48,10 @@ Se darán presentaciones detalladas del uso de programas clave, todos de código - Presentación: - [Diversos pipeline para Alineamiento, ensamblaje y conteo de reads](https://eveliacoss.github.io/RNAseq_classFEB2024/Presentaciones/Dia2_QCAlineamiento.html#1) - Lecturas y cursos recomendados: + - Alineamiento *de novo* - [Trinity](https://github.com/trinityrnaseq/trinityrnaseq) + - Alineamiento con el genoma de referencia - [STAR](https://github.com/alexdobin/STAR/blob/master/doc/STARmanual.pdf) + - *Pseudoalineamiento* con [Kallisto](https://pachterlab.github.io/kallisto/manual) + - [*Pseudoalineamiento* con Kallisto - practica](https://github.com/EveliaCoss/RNAseq_classFEB2023/tree/main/RNA_seq#practica2) ### Dia 3. Importar datos en R, Normalización y Corrección por batch / DEG con DESeq2 @@ -52,6 +60,11 @@ Se darán presentaciones detalladas del uso de programas clave, todos de código - [Importar datos en R, Normalización y Corrección por batch / DEG con DESeq2](https://eveliacoss.github.io/RNAseq_classFEB2024/Presentaciones/Dia3_ImportarDatos.html#1) - Scripts: https://github.com/EveliaCoss/RNAseq_classFEB2024/tree/main/Practica_Dia3/scripts/ - Lecturas y cursos recomendados: + - [Metodos de normalizacion](https://hbctraining.github.io/DGE_workshop/lessons/02_DGE_count_normalization.html#2-create-deseq2-object) + - [RNA-seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression](https://www.bioconductor.org/packages/devel/workflows/vignettes/rnaseqGene/inst/doc/rnaseqGene.html#pca-plot-using-generalized-pca) + - [End-to-end RNA-Seq workflow](https://www.bioconductor.org/help/course-materials/2015/CSAMA2015/lab/rnaseqCSAMA.html) + - [Transformation, Normalization, and Batch Effect Removal](https://bio-protocol.org/exchange/protocoldetail?id=4462&type=1) + ### Dia 4. GSEA - Análisis funcional @@ -59,49 +72,15 @@ Se darán presentaciones detalladas del uso de programas clave, todos de código - Presentación: - [GSEA - Análisis funcional](https://eveliacoss.github.io/RNAseq_classFEB2024/Presentaciones/Dia4_GSEA.html#1) - Lecturas y cursos recomendados: + - Base de datos [Gene Ontology Resource](http://geneontology.org/) + - Base de datos [AmiGo2](https://amigo.geneontology.org/amigo/landing) + - [Reducir terminos con REVIGO](http://revigo.irb.hr/) ## Requisitos - Contar con una terminal en tu sistema operativo - - Si cuentas con Windows tener una terminal como [MobaXTerm](https://mobaxterm.mobatek.net) o descargar y acceder a la terminal de [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) - - Si cuentas con una Mac o Linux, ya tienes una terminal incluida. -- Tener conocimientos básicos del uso de R y bash. -- Tener instalado R version 4.3.2 y RStudio -- Paquetes de R con Bioconductor - - Bioconductor - - DESEq2 - - tximport - - ggprofiler2 - -``` -# Instalar Bioconductor -if (!require("BiocManager", quietly = TRUE)) - install.packages("BiocManager") -BiocManager::install(version = "3.16") - -# Paquetes / librerias -paquetes = c("DESeq2", "tximport") -BiocManager::install(paquetes) -``` - -- Paquetes de R (CRAN) - - RColorBrewer (opcional) - - tidyverse - - dplyr - - stringr - - ggrepel - - ggplot2 - - ggprofiler2 - -``` -install.packages("tidyverse") -#install.packages("RColorBrewer") -install.packages("dplyr") -#install.packages("stringr") -install.packages("ggrepel") -install.packages("ggplot2") -install.packages("ggprofiler2") -``` +- Los paquetes que emplearemos en R v4.0.2, se encuentran presentes en el cluster DNA, por lo que, no es necesario instalar nada en nuestras computadores. +- Nodo de prueba (qlogin) ## Clases previas @@ -129,3 +108,5 @@ También aprendimos a crear llaves (ssh-keygen) y alias para acceder a los servi - [Pathview - Pagina principal](https://pathview.r-forge.r-project.org/) - [Pathview - Manual](https://pathview.r-forge.r-project.org/pathview.pdf) - [KEGG - Pathway ID](https://www.genome.jp/kegg/pathway.html) +- [AnnotationDbi](https://hbctraining.github.io/DGE_workshop_salmon_online/lessons/AnnotationDbi_lesson.html) +- [Gene Ontology enrichment analysis - Uso de varias bases de datos en R](https://davetang.org/muse/2010/11/10/gene-ontology-enrichment-analysis/)