RNA-seq con Bioconductor

Del archivo de counts al análisis diferencial publicable

Ruta progresiva para análisis de RNA-seq en R con Bioconductor. SummarizedExperiment, DESeq2, normalización, diseño experimental, shrinkage, visualización y enriquecimiento funcional, con énfasis en buenas decisiones estadísticas.

Para quién es esta ruta

Bioinformáticos y biólogos computacionales que ya manejan R y tidyverse, y quieren llevar a cabo análisis de expresión diferencial con un flujo moderno de Bioconductor. La ruta asume familiaridad con conceptos generales de RNA-seq (mapeo, cuantificación) pero no exige experiencia previa con DESeq2 ni con SummarizedExperiment.

Nota

Antes de empezar: necesitas R y RStudio. Si no, ve a Instalar R, RStudio y tidyverse. La instalación de paquetes Bioconductor la cubrimos en el primer tutorial.

Qué vas a saber hacer al terminar

  • Cargar y manipular matrices de counts en contenedores SummarizedExperiment
  • Diseñar y ajustar un modelo DESeq2 con contrastes apropiados
  • Aplicar vst/rlog y shrinkage de log-fold-changes con lfcShrink
  • Producir QC (PCA, heatmap de muestras), volcano plots y MA plots publicables
  • Anotar genes y hacer enriquecimiento funcional (GO/KEGG)

Estructura

Bloque 1: Datos y contenedor

  1. Bioconductor: instalación y filosofía
  2. De FASTQ a count matrix: el camino
  3. SummarizedExperiment y DESeqDataSet
  4. Cargar y filtrar counts

Bloque 2: Análisis diferencial

  1. DESeq2: el flujo básico
  2. Normalización y transformaciones (vst, rlog)
  3. Diseño experimental y contrastes
  4. Resultados y shrinkage con lfcShrink

Bloque 3: Calidad y biología

  1. QC visual: PCA y heatmap de muestras
  2. Volcano y MA plots publicables
  3. Anotación de genes: AnnotationDbi, org.*.eg.db

Bloque 4: Caso completo

  1. Caso completo: análisis diferencial con airway

¿Quieres ir más a fondo?

El libro RNA-seq con DESeq2: del diseño al informe está en preparación. Cuando esté listo, ampliará esta ruta con casos multi-factor, análisis con interacciones, batch effects con sva y RUV, pipelines reproducibles con targets y renv, y un informe corporativo final con Quarto.