Certificate Single-Cell RNA Sequencing Data Analysis
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Kursdetails
• Introduction to Single-Cell RNA Sequencing (scRNA-seq): Overview of scRNA-seq technology, applications, and challenges.
• Data Preprocessing: Quality control, data filtering, normalization, and feature selection.
• Clustering and Dimensionality Reduction: Unsupervised learning techniques for single-cell RNA-seq data analysis.
• Differential Expression Analysis: Statistical methods for identifying differentially expressed genes between cell clusters.
• Cell Type Identification: Annotation of cell clusters using reference datasets and marker genes.
• Trajectory Analysis and Pseudotime Inference: Reconstructing differentiation trajectories and pseudotime analysis.
• Functional Enrichment Analysis: Gene set enrichment analysis to uncover biological functions and pathways.
• Integrative Analysis: Combining multiple scRNA-seq datasets and multi-omics data integration.
• Data Visualization: Visualization techniques for exploring and communicating scRNA-seq data analysis results.
Karriereweg
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Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
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