Risorse e Riferimenti

Materiali del Corso

Modulo	Titolo	File
01	Introduzione al Corso	01_introduzione.qmd
02	Basi Biologiche RNA-Seq	02_basi_biologiche.qmd
03	Pipeline nf-core/rnaseq	03_pipeline_nfcore.qmd
04	Setup R e Tools	04_setup_R.qmd
05-07	Analisi in R: Import, DESeq2 e Visualizzazione	Libro di riferimento online
08	Demo AI-Prompts	08_demo_prompts.qmd

Documentazione Ufficiale

nf-core/rnaseq

• Documentazione Pipeline
• GitHub Repository
• Usage Docs
• Parameter Reference

Nextflow

• Nextflow Documentation
• Getting Started
• Configuration

Bioconductor

• Bioconductor
• tximport
• DESeq2
• ComplexHeatmap
• clusterProfiler

Libri e Tutorial

RNA-Seq Analysis

1. RNA-seq analysis is easy as 1-2-3 with limma, Glimma and edgeR
   • Autori: Law et al. (2016)
   • Link
   • Tutorial F1000Research
2. Orchestrating high-throughput genomic analysis with Bioconductor
   • Autori: Huber et al. (2015)
   • Link
   • Nature Methods - Overview Bioconductor
3. A guide to creating design matrices for gene expression experiments
   • Autori: Law et al. (2020)
   • Link
   • Design sperimentale per RNA-Seq
4. RNA-seqlopedia
   • Link
   • Panoramica completa delle tecnologie RNA-Seq

Gratuiti Online

1. Modern Statistics for Modern Biology
   • Autori: Susan Holmes & Wolfgang Huber
   • Link
   • Include capitoli su RNA-Seq
2. Introduction to RNA-Seq using high-performance computing
   • Harvard Chan Bioinformatics Core
   • Link

Workflow e Best Practices

nf-core Best Practices

• nf-core Tools - Strumenti per gestire pipeline
• nf-core Configs - Profili istituzionali
• Pipeline Tutorial - Tutorial step-by-step

Bioconductor Workflows

• RNA-seq workflow: gene-level exploratory analysis and differential expression
• RNA-Seq Data Analysis

Strumenti Esterni

Quality Control

• FastQC
• MultiQC
• RSeQC - RNA-seq QC specifico

Quantificazione

• Salmon
• Kallisto
• STAR

Visualizzazione

• IGV (Integrative Genomics Viewer)
• UCSC Genome Browser

Dataset per Esercitarsi

Bioconductor Data Packages

# Dataset airway (usato nel corso)
BiocManager::install("airway")
library(airway)
data(airway)

# Altri dataset utili
BiocManager::install("parathyroidSE")
BiocManager::install("fission")

Repository Pubblici

• GEO (Gene Expression Omnibus)
• ENA (European Nucleotide Archive)
• SRA (Sequence Read Archive)

Tutorial con Dataset Pubblici

• nf-core/rnaseq test dataset

Pacchetti R/Bioconductor Utili

Analisi Differenziale

# Principali
BiocManager::install(c("DESeq2", "edgeR", "limma"))

# Utilities
BiocManager::install(c("tximport", "GenomicFeatures", "rtracklayer"))

Annotazioni

# Organismi comuni
BiocManager::install("org.Hs.eg.db")      # Homo sapiens
BiocManager::install("org.Mm.eg.db")      # Mus musculus
BiocManager::install("org.Dm.eg.db")      # Drosophila
BiocManager::install("org.Ce.eg.db")      # C. elegans

# Annotazioni genomiche
BiocManager::install("TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene")

Functional Enrichment

BiocManager::install(c(
  "clusterProfiler",
  "enrichplot",
  "DOSE",
  "pathview",
  "ReactomePA"
))

Visualizzazione

# Heatmaps
BiocManager::install(c("ComplexHeatmap", "pheatmap"))

# Plot specializzati  
install.packages(c("ggplot2", "ggrepel", "EnhancedVolcano"))

Comunità e Supporto

Forum e Q&A

• Bioconductor Support Site
• Biostars
• SEQanswers
• nf-core Slack - Canale #rnaseq

Social Media

• #rstats su Twitter/X
• #bioinformatics
• Reddit r/bioinformatics

Corsi Online

Gratuiti

• Coursera - Genomic Data Science Specialization
• edX - Data Analysis for Life Sciences
• EMBL-EBI Training - Vari corsi RNA-Seq
• Physalia Courses - Corsi bioinformatica avanzati

YouTube Channels

• StatQuest with Josh Starmer - Spiegazioni statistiche RNA-Seq
• Bioconductor YouTube

Papers Fondamentali

Metodologici

1. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2
   • Love et al. (2014), Genome Biology
   • Link
2. Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression
   • Patro et al. (2017), Nature Methods
   • Link
3. Differential analyses for RNA-seq: transcript-level estimates improve gene-level inferences
   • Soneson et al. (2015), F1000Research
   • Link

Design Sperimentale

1. RNA-seq: impact of RNA degradation on transcript quantification
   • Gallego Romero et al. (2014), BMC Biology
   • Link
2. How many biological replicates are needed in an RNA-seq experiment and which differential expression tool should you use?
   • Schurch et al. (2016), RNA
   • Link

Risorse Galaxy

Per chi preferisce interfacce grafiche:

• Galaxy Training Network - RNA-Seq
• UseGalaxy.org

Cheatsheets

• DESeq2 Cheatsheet
• dplyr Data Wrangling
• ggplot2 Visualization

Glossario RNA-Seq

Termine	Significato
TPM	Transcripts Per Million - Normalizzazione per lunghezza trascritto e profondità libreria
FPKM/RPKM	Fragments/Reads Per Kilobase Million - Normalizzazione simile a TPM
DEG	Differentially Expressed Gene
FDR	False Discovery Rate - Correzione p-value multipli test
log2FC	log2 Fold Change - Differenza espressione in scala logaritmica
padj	p-value aggiustato (adjusted p-value) per multiple testing
baseMean	Media dei conteggi normalizzati (DESeq2)

Repository GitHub Utili

• awesome-bioinformatics
• awesome-rnaseq
• nf-core/rnaseq

Contatti

Per domande sul corso:

• Email: [email del docente]
• Slack: [link workspace Slack]
• GitHub Issues: [repository del corso]

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Questa pagina viene aggiornata regolarmente. Ultimo aggiornamento: Novembre 2025