Minicurso - Expressão Diferencial (RNA-seq)

Lesson overview 📚

Licença	Creative Commons Attribution Share Alike 4.0 International License
Público-alvo	Alunos de graduação e pós-graduação.
Nível	Iniciante/Intermediário
Tempo estimado	240 minutos (4 horas)

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📖 Descrição do Curso

Este repositório contém o material prático e scripts de R para o curso "Análise de Expressão Diferencial e Funcional (RNA-seq)". Esta análise utiliza dados de expressão gênica (GSE60450) para demonstrar um pipeline de análise de RNA-seq.

O curso cobre as seguintes etapas essenciais em bioinformática:

1. Sanidade e Exploração de Dados: Importação, transformação VST e análise exploratória (PCA e Clusterização Hierárquica) para avaliar a qualidade e a estrutura dos dados.
2. Análise de Expressão Diferencial (DGE): Aplicação do modelo Binomial Negativo com o pacote DESeq2 e interpretação dos contrastes de interesse.
3. Representações Gráficas: Criação de visualizações de alta qualidade para publicação, incluindo Heatmaps e Volcano Plots customizados.
4. Interpretação Funcional: Análise de Enriquecimento Funcional (KEGG Pathways) usando clusterProfiler para identificar vias biológicas alteradas.
5. Análise de Redes: Construção e visualização de Redes de Interação Proteína-Proteína (PPI) a partir da API do STRINGdb.

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➡ Resultados de Aprendizagem

Ao final do curso, os alunos serão capazes de:

1. Processar e explorar dados de contagem de RNA-seq usando pacotes essenciais como DESeq2 e PCAtools.
2. Executar o pipeline completo do DESeq2, testando contrastes de interesse e interpretando as métricas ($\text{LFC}$ e $\text{padj}$).
3. Gerar gráficos de qualidade de publicação, como Volcano Plots e Heatmaps, aplicando temas profissionais.
4. Realizar Análise de Enriquecimento Funcional (KEGG) e interpretar as vias biológicas significativas.
5. Construir Redes de Interação Proteína-Proteína (PPI) utilizando a API do STRINGdb e ferramentas de visualização como igraph e RedeR.

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⚙ Requisitos de Software

Participantes devem ter um laptop com uma versão recente do R ($\ge 4.0$) e RStudio instalados.

📦 Principais Dependências de Pacotes (R/Bioconductor):

Categoria	Pacotes
DGE	DESeq2
Exploração/Visualização	tidyverse (dplyr, ggplot2), PCAtools, pheatmap, ggrepel
Anotação/Funcional	clusterProfiler, AnnotationDbi, org.Mm.eg.db
Redes	RCurl, igraph, RedeR

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🙏 Agradecimentos

• Bioinformatics Multidisciplinary Environment (BioME - IMD/UFRN)
• Postgraduate Program in Bioinformatics (PPg-Bioinfo - UFRN)
• Agradecimento especial: O material prático utiliza dados públicos do estudo GSE60450 (Assay et al., 2014) sobre a glândula mamária de camundongos.