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NOS ACTIONS D'Accompagnement

Pour accompagner un maximum de chercheurs de son territoire, le Cancéropôle Île-de-France propose aux cliniciens et chercheurs des formations et des outils pratiques ayant pour objectif de les aider à améliorer leurs pratiques.

  • Formations : en format présentiel ou MOOC, elles ont pour objectif d’apporter aux chercheurs franciliens travaillant dans le domaine du cancer de nouvelles compétences ;
  • Outils pratiques : développés par les groupes de travail, ces annuaires, atlas ou diagrammes méthodologiques, ils sont disponibles en libre accès.

Analyse de données Exome-Seq : détection des altération du nombre de copies

En complément de nos formations NGS & Cancer dédiées à l’apprentissage d’analyse de données NGS avec R et R Studio, nous vous proposons de vous familiariser avec l’outil d’analyse bio-informatique Galaxy de manière autonome via ces vidéos tutorielles.

Programme
DE LA FORMATION EN LIGNE

  1. Introduction à Galaxy
  2. Analyses DNA-Seq
  3. Analyses RNA-Seq
  4. Analyses épigénomiques
  5. Utilisation des bases de données
  6. Visualisation de données génomiques

Ce cours vous permettra d’analyser des données de séquençage haut débit d’un couple tumeur / constitutionnel à l’aide de Galaxy. L’objectif est de détecter les différentes altérations du nombre de copies dans un échantillon tumoral, et mettre en évidence des gain ou perte d’une ou plusieurs copies d’une région génomique. Vous apprendrez avec ce tutoriel à utiliser les outils suivants :

  • Sequenza
  • Facets

Les analyses sont faites sur des reads alignés et traités au format BAM pour les deux exomes tumeur et constitutionnel.

Ce cours a été réalisé sur l’instance Galaxy publique de l’Institut Curie. Pour suivre le tutoriel via une autre instance Galaxy, nous vous invitons à importer les données test fournies pour l’exercice via la fonctionnalité “get data”.

Formateur : Elodie Girard, Institut Curie, INSERM U900, Mines ParisTech.

Durée : 35:37

À télécharger pour l’exercice :

  • Données test : .zip, 3,1 Go

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