Différences

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-====== MIse en pratique des méthodes d'analyse de l'expression génique grâce aux données du package airway (R/Bioconductor) ======
+====== Mise en pratique des méthodes d'analyse de l'expression génique grâce aux données utilisées par le package airway ======
 ===== Introduction =====
-Le package //airway// qui se trouve dans Bioconductor est une version plus ou moins pré-mâchée des données provenant de l'article de Himes et al. intitulé //RNA-Seq transcriptome profiling identifies CRISPLD2 as a glucocorticoid responsive gene that modulates cytokine function in airway smooth muscle cells//. Dans cet article, les auteurs utilisent des lignées cellulaires primaires humaines de cellules musculaire lisses provenant des voies respiratoires de 4 individus ayant donné leurs poumons pour transplantation mais qui n'ont pu être utilisé. Après isolement des cellules, celles-ci ont été traitées avec de la dexaméthasone (agoniste du récepteur aux glucocorticoides), de l'albuterol (agoniste beta-adrénergique bronchodilatateur), un mélange des deux ou bien avec un contrôle de dilution (DMSO).
+Le package //airway// qui se trouve dans Bioconductor est une version plus ou moins pré-mâchée des données provenant de l'article de Himes et al. intitulé //RNA-Seq transcriptome profiling identifies CRISPLD2 as a glucocorticoid responsive gene that modulates cytokine function in airway smooth muscle cells//[(himes_be_2014)]. Dans cet article, les auteurs utilisent des lignées cellulaires primaires humaines de cellules musculaire lisses provenant des voies respiratoires de 4 individus ayant donné leurs poumons pour transplantation mais qui n'ont pu être utilisé. Après isolement des cellules, celles-ci ont été traitées avec de la dexaméthasone (agoniste du récepteur aux glucocorticoides), de l'albuterol (agoniste beta-adrénergique bronchodilatateur), un mélange des deux ou bien avec un contrôle de dilution (DMSO).
 Pour formation, nous démarrerons directement des fichiers de séquences RNA-Seq brutes contenus dans le //Sequence Read Archive// du NCBI et créerons un pipeline d'analyse avec l'utilisation de divers outils pour parvenir à une liste des gènes différentiellement exprimés entre les diverses conditions et à une analyse fonctionnelle.
+===== Méthodologie =====
+Pour appliquer ce pipeline, vous aurez besoin des outils qui se trouvent dans une distribution Impilo, particulièrement les [[..:..:..:..:install:bin_app_select#Outils de séquençage à bas et haut débit: Assembleurs|outils de séquençage de nouvelle génération]] et les [[..:..:..:..:install:bin_app_select#Transcriptomique|outils d'analyse transcriptomique]]. Vous aurez également besoin d'avoir accès à une grappe de calcul comme [[https://docs.alliancecan.ca/wiki/Rorqual|Rorqual à Calcul-Québec]] pour l'exécution de certaines tâches (surtout en pré-analyse); dans notre cas, nous utilisons une grappe Super Clafoutis [[..:..:..:..:install:clafoutis:ubuntu_cluster_install|tel que décrite sur ce site]]. Dans un cas comme dans l'autre, nous utilisons le [[https://slurm.schedmd.com/documentation.html|système de contrôle des tâches SLURM]] dans les exemples qui suivront. Finalement, vous appliquez vos connaissances de programmation en Python afin d'automatiser certaines des tâches à accomplir.
+Première étape: [[0.tree_structure|construire les arborescences nécessaires pour construire les index pour les outils d'alignement ainsi que pour le projet lui-même.]]
+===== Références =====
+<refnotes>
+notes-separator : none
+</refnotes>