Il corso per ricercatori che vogliono dare senso ai propri dati.

Corso altamente pratico di genomica funzionale per essere indipendente nell’analisi del contesto biologico a partire dai geni (o proteine) ottenuti dagli esperimenti di tecniche omiche. Affronteremo le principali motivazioni dietro all’uso dei metodi di arricchimento, siano essi basati su ontologie (GO, gene ontology), o basati sul peso dei valori di espressione (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA). Utilizzo delle analisi di pathways e metriche di network.
Il corso viene attivato al raggiungimento del numero minimo di preiscritti. La preiscrizione è immediata e non prevede alcun pagamento (tasto in fondo pagina), il pagamento è dovuto al momento – successivo – di conferma dell’iscrizione.

Obiettivi

Renderti indipendente e confidente sulle scelte analitiche per una robusta e affidabile interpretazione dei dati di gene expression (liste di geni o proteine); fornirti le nozioni teoriche per scegliere il metodo analitico più adatto in funzione dei dati a disposizione e della domanda scientifica che ti poni.

Prerequisiti

Questo corso non richiede una conoscenza approfondita di R, ma l’uso base dei pacchetti può essere utile. Avrai bisogno di un tuo computer portatile con almeno 8Gb di memoria RAM e un processore relativamente recente, nonché di un sistema operativo (Windows, MacOS o Linux) aggiornato.

Modalità di svolgimento

Il corso è distribuito su due giornate intere di insegnamento in presenza, tipicamente nel fine settimana (sabato + domenica), presso strutture convenzionate a Milano (dettagli all’atto dell’iscrizione). Per la data precisa di questo corso vai alla pagina del calendario. L’iscrizione al corso ti darà diritto ad accedere al canale Slack dedicato attraverso il quale potrai rimanere in contatto con gli altri studenti (presenti, passati e futuri) del corso e con i docenti.

Cosa imparerai:

  • La teoria dell’arricchimento: over-representation / functional class scoring
  • La struttura, l’uso, i vantaggi e i rischi della GO
  • Usi non convenzionali della GO associati alle metriche di network
  • L’uso, i vantaggi e le applicazioni della GSEA
  • Utilizzo di metodi di arricchimento mediante software e mediante scripting R
  • Plottaggio dei risultati e visualizzazioni degli arricchimenti 
  • Pacchetti R per annotazioni e pathways
  • Analisi di impatto con il KEGG
  • Cenni sul corretto uso di Cytoscape e delle sue App

Costo

  • 599 euro – prezzo intero
  • 449 euro – prezzo accademico

Tutti i prezzi sono comprensivi di IVA. Per sconti e convenzioni trovi maggiori info qui.

Il corso comprende:

  • 2 giornate di corso live con il docente
  • Materiale didattico
  • Accesso alla Revelo Slack community

Quando, dove, come

Il corso viene erogato durante il fine settimana nei giorni di sabato e domenica. Per la data esatta guarda il calendario

Il corso si svolgerà a Milano presso aule dedicate in zona Bicocca (zona piazza della Trivulziana, Milano). Indirizzo dettagliato verrà comunicato agli iscritti.

Tutti i partecipanti devono portare con se un proprio computer portatile funzionante, possibilmente recente e completo di caricatore (qualsiasi sistema operativo va bene). In condizioni di restrizioni imposte da eventi di forza maggiore il corso potrà essere svolto in modalità remota tramite piattaforma Zoom.

Iscrizioni

E’ possibile iscriversi immediatamente pagando con carta di credito/debito tramite sistema di pagamento Stripe. Ricorda che dovrai attivare un account Revelo per accedere ai materiali preparatori (se non hai un account registrati e creane uno). Nel caso non venisse raggiunto il numero minimo di iscrizioni il corso potrebbe essere posticipato o annullato (in questi casi gli iscritti possono attendere il raggiungimento del numero minimo di iscritti o richiedere il rimborso totale).

599,00 euro

Tariffa completa per tutti

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