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主题

内容

备注

第一天

组学及生物信息学概述

1、组学研究概述（基因组学、转录组学、表观组学、蛋白质组学、代谢组学及相关技术介绍）

2、实验设计及测序原理

3、生物信息学背景知识介绍

理论

公共数据库挖掘热点介绍

1、人工智能研究在病理切片识别上的应用

2、人工智能多组学数据整合分析

理论

常用生物医学数据库介绍

1、常用生物医学数据库介绍：

1）大型综合数据库：NCBI、UCSC

2）公共高通量测序数据库：SRA

3）公共基因表达谱数据库：GEO

4）公共癌症多组学数据库：TCGA

2、各大数据库数据下载

理论

+演示

第二天

R语言入门

1、R语言简介

2、R语言安装及配置

3、R语言数据结构

4、R语言数据处理

5、R语言绘图

理论

+实战

基于公共数据的Biomarker挖掘鉴定演练（一）

1、差异表达分析及结果可视化：

1）edgeR包使用

2）火山图绘制

3）聚类热图绘制

2、GO、KEGG功能富集分析及结果可视化：

1）GO富集分析

2）KEGG富集分析

3）富集分析气泡图绘制

理论

+实战

第三天

基于公共数据的Biomarker挖掘鉴定演练（二）

生存分析及结果可视化：

1）生存分析、cox模型基本原理介绍

2）模型评估基本原理介绍

3）R语言进行生存分析、生存曲线绘制

4）R语言单变量、多变量cox模型构建

5）R语言条件逻辑回归模型构建

6）R语言ROC曲线评估模型

7）HR、OR值计算，模型解释

理论

+实战

基于公共数据的Biomarker挖掘鉴定演练（三）

生物分子网络分析及可视化：

1）网络简介

2）网络分析（拓扑结构分析、关键基因识别）

3）生物分子网络介绍

4）利用string数据库查询基因/蛋白相互作用

a.单个基因/蛋白生成相互作用网络

b.多个基因/蛋白相互作用网络分析

c.调研靶标信息少时如何拓展

5）利用cytoscape工具构建相互作用网络并分析

理论

+实战

第四天

多组学数据联合分析演练（一）

1、表观组高通量数据原理

2、甲基化与转录组整合分析思路

3、表观组公共数据库：ENCODE、regulomeDB

理论

1、甲基化数据预处理

2、差异甲基化位点及区域识别

3、差异分析结果可视化

实战

多组学数据联合分析演练（二）

lncRNA-miRNA-mRNA全转录组整合分析思路演练

1）lncRNA表达谱数据获取

2）miRNA靶基因分析

3）lncRNA与mRNA表达相关性分析

4）ceRNA网络构建及结果可视化

理论

+实战

单细胞公共数据库介绍

单细胞公共数据库

1）单细胞在线分析

2）数据集下载

理论