Beskrivning av kursen
Fokus ligger på praktiskt arbete med de analyser av data som görs efter kvalitetskontroll av rådata. För att kunna tillgodogöra sig innehållet förutsätts erfarenhet av arbete i Linux-miljö. Om man inte har använt linuxmiljö tidigare eller är nybörjare, så rekommenderas att först genomföra kursen “Unix with applications to next generation sequencing data”.
Kursen tar upp följande ämnen: kvalitestskontroll, identifiering av SNPer, genexpression (RNAseq) och efterföljande analyser som pathway-analys, klustring och genontologi.
Kursen kommer att ges på engelska.
Kursdeltagare måste medhava egen dator med administratörsrättigheter.
Preliminärt kursschema: v g se "Länk till webbsida".
Behörighet och urval
Förkunskapskrav
Antagen till utbildning på forskarnivå.
För att kunna tillgodogöra dig kursen, bör du ha:
- en bakgrund inom genetik, cellbiologi, biomedicin, biokemi, bioinformatik eller liknande
- ett forskningsprojekt där du för närvarande använder dig av, eller planerar att använda dig av NGS.
Du måste ha erfarenhet av att arbeta i linuxmiljö.
Kursen ingår som en valbar kurs i utbildningen på forskarnivå vid Sahlgrenska akademin.
Urval
Urval görs enligt följande:
- doktorander antagna vid Sahlgrenska akademin,
- doktorander antagna vid annat lärosäte inom ramen för samarbetsavtal inom utbildning på forskarnivå med Sahlgrenska akademin,
- doktorander antagna vid annan fakultet vid Göteborgs universitet eller annat nationellt lärosäte,
- doktorander antagna vid internationellt lärosäte.
Övrig information
Kursledare: Subazini Thankaswamy, subazini@gu.se
Kursadministratör: Zerif Olsen, zerif.olsen@gu.se
Kursdatum: 19 oktober - 13 november 2026
Undervisning: måndagar, halvdag
Självstudier: 6-8 timmar per vecka
Examination: fredag, den 13 november 2026
Antal kursplatser: 20
Länk till webbsida
https://www.gu.se/en/core-facilities/courses-for-phd-students-by-core-facilities
Kursplan
SC00024
Institution
Core Facilities vid Sahlgrenska Akademin
Ämne
Hälsovetenskaper
Typ av kurs
Metodkurs
Sökord
NGSD, analysis of NGS data, genexpression, pathway analysis