生信基地第二课
想了很久的生信基地已经落地,我们也开始积极探索为生信领域做贡献的新方法。现如今,生信教培行业2~3天的生信快餐比比皆是,我们一直希望能够给大家提供系统性、形成性、规范性的生信教学。
这次我们邀请到的主讲老师华哥在生信基地(南京市江宁区,详细地址报名了解)完成12月7~8日为期两天的线下教学(讲授到第三课,课表见下文),并持续在线上对大家完成后续的一个月(12月8日~1月12日)的系统性训练。此次培训费用3880¥,Biomamba已经替大家解决费用问题,也就是说我们向大家提供20个免费名额,参与方式:转发此条推送至朋友圈,30赞,截图发给客服,告诉我们一个需要给你名额的理由。
华哥介绍:中山大学博士,师从加州大学终身教授,深耕于单细胞多组学数据分析和机器学习算法研究,发表过多篇CNS子刊,参与过多项国自然重点、国家重大专项、孔雀计划等项目申报,指导过多篇CNS文章生信分析。
报名联系方式(线上线下参加均可):
培训目标
一对一指导、包教包会是我们开培训班五年来一贯的宗旨。我们敢承诺包教会的底气是来自多年的讲课经验和认真负责的态度。课程结束,答疑不结束!
五年来华哥培训班的学员发表Cell、Nature、Science主刊文章7篇,子刊及一区文章累计超过90篇!部分学员成果展示如下:
从19年开始到现在,华哥在生信教育领域深耕五年之久,时间是最好的证明!
课表
2.授课方式采用线上线下相结合,同步进行。线上腾讯会议直播课,互动答疑。线下在南京,现场教学更踏实!
第一节:编程基础学习--R语言
1.R和Rstudio的安装、环境配置
2.R语言简单语法及常见命令
3.以Cell文章方法描述学习R包的安装及使用
第二节:编程基础知识---数据结构
1.向量、矩阵、数据框和列表的创建和索引
2.多种数据结构的合并【Cell】
3.自定义Function函数构建
第三节:以Nature文章源代码学习转录组数据表达矩阵处理基本处理
1.重复基因和缺失值的删除
2.不同分组样本的批量归类【Nature】
3.多个样本的表达矩阵合并
第四节:以Cell文章源代码学习生存曲线
1.临床预后信息的批量整理
2.创建生存对象、拟合曲线【Cell】
3.特定基因的筛选构建预后分组
第五节:差异分析 RNAseq数据分析
1.芯片数据上游分析【Cancer Discovery】
2.多个样本的数据归一化处理
3.分组矩阵系统讲解【Nature】
4.Deseq2分析流程【Science】
第六节:以多篇CNS文章源代码学习画图
1.ggplot体系画图包括热图
2.火山图 箱线图 小提琴图【Nature】
3.多分组显著性p值添加方法【Nat Med】
4.三维pca图展示差异特征【Science】
第七节:基因集富集分析
1.over representation
2.GSEA 富集 【Cancer Cell】
3.包括自定义基因集的富集分析
4.富集通路网络图【Nat Genet】
第八节:以Nature文章为例系统讲解单细胞转录组基本分析
1.单细胞在CNS文章思路解析及常见图形解读
2.数据质控、数据放缩、PCA降维、聚类
3.三维tSNE、UMAP可视化【Science】
第九节 :单细胞转录组拟时序分析
1.monocle拟时序分析 【Nature】
2.细胞排序,构造一棵生成树
3.基因随轨迹分析变化热图【Cell】
4.BEAM轨迹分支分析【Nature】
5.自测和挖掘单细胞项目思路归纳总结
第十节:空间转录组理论及分析内容
1.空间转录组技术发展历程和原理介绍
2.空间转录组CNS文章思路解析及常见图解读
3.10x Visium 基本分析流程【Cancer Cell】
第十一节课:高分辨空间转录组分析
1.Xenium 空转数据分析【Nature】
2.Visium HD空转数据分析【Cell】
3.Stereo-seq “亚细胞级分辨率”测序介绍
4.空间测序多截面3D邻域重建【Nature】
第十二节课:机器学习基础理论
1.随机森林和支持向量机(SVM)
2.弹性网络回归算法Enet【Cell】
第十三节课:表观遗传研究
1.ChIP-seq、ATAC-seq在CNS文章中应用
2.ChIP-seq数据分析峰值可视化【Nature】
3.ATAC-seq数据peak注释【Cancer Cell】
第十四节:加权基因共表达网络分析 (WGCNA)算法系统讲解以nature文章为例
1.构建邻接矩阵和拓扑重叠矩阵
2.无尺度网络模型【Nature】
第十五节:免疫浸润计算
1.CIBERSORT反卷积算法,以TCGA数据为例
2.非监督共识聚类算法【Science】
3.转录因子富集【Cell Stem Cell】
第十六节:大数据分析在基金申请中应用
第十七节:实践课(课程总结,带领学员使用自测数据完成整体分析流程)
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