《宏基因组数据分析》直播课程开始报名

文摘   其他   2024-12-30 15:31   辽宁  
我们的生物信息VIP课程第四季度已经进行了六期,本次课程我们将详细介绍宏基因组数据分析,包括宏基因组数据分析环境配置,病原微生物快速检测,数据可视化以及宏基因组拼接等内容。


  宏基因组数据分析  


本次课程主题为《宏基因组数据分析》,从测序数据到物种鉴定到结果可视化完整分析流程,并使用真实案例进行病原微生物鉴定,包括宏基因组数据分析等内容。


宏基因组数据分析

一、了解宏基因组

宏基因组测序简介

研究对象

发展历史

研究目的

科学研究

技术应用

宏基因组测序与扩增子测序比较

为什么宏基因组测序比较难?

纳米孔测序在宏基因组中的应用

二、分析环境配置

物种分类软件配置

配置数据库

宏基因组拼接环境配置

下载练习数据

三、物种分类鉴定

宏基因组物种分类原理

不同物种分类算法比较

不同分析软件的比较

利用kraken进行物种分类

利用pavian进行可视化

利用krakentools处理结果

提取reads

使用mpa格式

合并结果

利用Bracken计算丰度

计算Alpha多样性

计算Beta多样性

利用Krona进行可视化

二代测序与三代测序物种分类结果比较

物种分类练习

四、利用megan进行结果可视化

megan简介

megan安装

准备输入文件

合并多样本结果

数据可视化

五、临床样本未知病原菌检测

文章简介

文章详细解读

下载数据

病原微生物鉴定

单个样品鉴定

批量操作富集目标序列

生物信息方法过滤宿主

临床样本鉴定

批量处理多个样品鉴定

六、stamp分组统计检验

stamp简介

spf文件

准备输入文件

两组比较

多组比较

结果可视化

 

七、二代测序宏基因组拼接

宏基因组拼接原理

为什么宏基因组拼接比较难

二代模拟数据宏基因组拼接

混合模拟数据

基因组拼接

拼接结果评估

真实测序宏基因组拼接

案例数据下载

利用megahit拼接

metaSPAdes拼接

八、三代纳米孔宏基因组拼接

纳米孔测序宏基因组拼接

利用metaFlye拼接基因组

组装结果评估

计算覆盖度覆盖比率与reads利用率

metaQuast评估

九、功能注释

基因预测:prokka

cdhit去冗余

基因功能注释:eggnog-mapper



往期简介:

基因学苑VIP课程(第三季)开始报名

基因学苑VIP课程(第2季)开始报名

基因学苑超级会员开始报名



  基因学苑生物信息VIP(第4季)简介  


目前我们将组织基因学苑VIP课程(第4季),现在面向全球招生。为了适合更多学员需求,本次课程我们将选择周末上课,每月一期课程,通过一年时间,将系统学习Linux,生物信息分析环境配置,基因组拼接,基因功能注释,宏基因组,RNAseq,单细胞,R语言数据分析,python数据分析,python编程,python深度学习等课程。


1、15年生物信息分析经验,10年培训经验老师全程亲自授课;

2、以实践操作为主,全程亲自上手操作;

3、赠送一年云服务器,随时登录练习;

4、含全部课程直播回放;

5、含一年微信交流群,答疑+资源分享;

6、包含课程文字讲义,案例代码一并赠送;

7、全年15次课程,包含大量工作技能;

8、周末两天上课,不耽误工作;

9、VIP学员享有优先推荐调剂以就业工作推荐;

10、一次报名,享有优惠购买云计算资源权限,可优惠购买V系列服务器。


  课程价格  


 本期课程价格2,000元(大写:人民币贰仟元整)

 全套课程价格:包含全部课程价格 15,000元(大写:人民币壹万伍仟元整)

 本期课程2025年1月11日-2025年1月12日

上课时间:每天上午9:00 - 12:00,下午 14:00 - 17:00,晚上 19:00 - 21:00。

上课方式:为腾讯会议直播,直播完会赠送加密直播回看视频。


下面是每个专题具体课程安排,(具体上课日期以及内容会根据实际情况略有调整


课程1:生物信息零基础入门以及Linux操作(已完成)

本课程为系列课程的第一次课程。将详细介绍生物信息近20年的发展历程,几次技术创新,生物信息的具体应用以及就业情况。然后将系统介绍Linux,包括Linux简介,服务器登录,传输文件,Linux基本操作,文件操作,系统权限,如何在Linux系统下进行Linux操作等。


课程2:生物软件安装于数据下载(已完成)

生物信息最难的地方是分析准备工作,也就是分析环境配置,本次课程我们将解决生物信息环境配置的三座大山:安装软件,下载数据库以及准备测序数据。本次课程将介绍生物信息软件,bioconda安装,虚拟环境,安装分析软件,迁移环境,docker容器,apptainer容器,生物数据库,生物数据下载,参考序列下载,从aws下载生物数据,SRA数据库下载等。


课程3:测序原理以及数据处理 (已完成)

本次课程我们将系统介绍目前市场上主流的三种测序技术,包括二代illumina测序原理,三代pacbio测序原理,以及nanopore测序原理,碱基识别等,然后介绍fastq文件处理,数据质控,数据过滤等内容。


课程4:基因组拼接以及基因组分析

基因组拼接是生物信息中最基础也是最重要的工作,本次内容我们将围绕基因组拼接,包括二代测序,三代测序基因组拼接,混合拼接,细菌完成图,植物基因组,动物基因组,T2T人基因组,宏基因组拼接等展开,还包括拼接结果质控,基因预测,基因功能注释,非编码RNA分析,重复序列分析等。


课程5:《基因组序列分析以及AI在生物信息中应用》

本来本期主题内容为《基因组序列分析》,介绍得到基因组之后的分析,但我们本次新增了git,github,vscode,codespaces,AI在生物信息中的应用等内容。

课程6:宏基因组数据分析

本期主题围绕宏基因组测序数据分析,包括宏基因组物种分类原理,病原微生物快速鉴定,临床样本致病菌检测,分结果可视化,不同样品之间比较,分组之间统计检验等;


课程7:基因组变异检测

本课程主要介绍介绍基因组变异检测,主要以人基因组变异检测作为演示,包括人基因组数据下载,GATK数据库下载,bwa基因组比对,sam文件格式,samtools处理sam文件,利用GATK检测SNP,利用google deepvariant检测SNP,vcf文件处理,纳米孔测序SV检测,IGV可视化数据等。


课程8:R语言入门

本课程为零基础学习R课程,适合完全零基础学员,本课程基于基础R进行进行介绍。通过本课程学习,能够熟练掌握R语言的使用。主要包括以下主题:R语言简介,R语言安装,Rstudio安装与配置,R包管理,文件读写,数据结构,数据处理,统计检验。


课程9:R数据科学以及科学文献绘图

本课程在R语言入门的基础之上,更近一步介绍R语言数据可视化,R统计检验,R数据分析,机器学习,R包管理,R语言自定义函数,R语言编程,R包开发,quarto撰写报告,shiny动态报告等。


课程10:RNAseq数据分析和单细胞数据分析

本次内容为RNAseq数据分析。我们将从零系统地学习RNAesq数据分析。从测序数据开始,到数据质控过滤,生成表达矩阵,差异表达分析,差异表达基因组功能注释,富集分析,以及结果可视化等内容。

本课程为介绍单细胞数据分析,主要内容包括单细胞捕获分选技术,10x 单细胞测序技术原理,单细胞分析环境搭建,使用CellRanger分析单细胞数据,使用LOUPE BROWSER进行可视化,Seurat分析单细胞数据,单细胞亚群鉴定,利用Monocle3分析单细胞数据,构建细胞分化轨迹,空间转录组等。


课程11:生物信息分析平台搭建与管理

本课程结合我们10年生物信息分析平台管理经验,将从零开始将你培养成实验室分析平台管理员,成为课题组CTO(首席技术官),我们将详细介绍服务器,网络,存储,虚拟化,超融合,操作系统,基本环境搭建,生物软件安装,数据库管理,用户管理,资源监控,权限管理等方面详细介绍一个生物信息分析平台运维的日常工作。


课程12:python数据分析

本课程主要介绍利用python进行数据分析,通过本课程的学习,将学会使用python来进行数据分析,包括python环境配置,ipython使用,jupyter使用,python模块安装,python读写文件,pandas数据处理,matplotlib绘图,python统计检验,python机器学习等内容。


课程13:python生物信息编程

本课程主要介绍python生物信息编程,适合完全零基础学员学习。通过本课程的学习,能够独立编写python程序处理日常工作,提高工作效率。本课程主要包括以下主题:python简介,python环境搭建,Anaconda3安装,pycharm安装,运行python程序,python模块管理,数据结构,文件读写,循环,判断,fasta文件处理,fastq文件统计,序列提取,bam文件处理,gff文件处理,批量操作,开发自动化流程 。


课程14:python机器学习

本课程主要介绍python机器学习,包括python浅层机器学习以及深度学习等,主要包括以下主题:python机器学习环境搭建,python远程开发,scikit-learn包简介,特征工程,模型选择,模型评估,线性回归,无监督机器学习,有监督机器学习,pytorch深度学习,人工智能在生物信息中的应用等。


课程15:深度学习在生物信息中应用

本课程主要介绍python深度学习,从零开始搭建python深度学习环境,cuda环境配置,pytorch深度学习框架,各种深度学习算法,人工智能在生物信息中的应用,微生物与疾病关系预测,代谢物与疾病关系预测,关键蛋白质识别等。


  报名方式  


扫描下方二维码,添加微信报名


  常见问题  

1、如何报名?

添加上面微信->开发票付款->进微信群->开通服务器账号->参加直播课程。

2、可以开发票吗?

可以签订合同,开具发票,具体开票内容可以添加微信上面,或者搜索bio-wangtong。

3、开课后是否可以继续报名?

可以,随时都可以报名,每一期可以单独报名,如果想购买VIP,之前内容可以观看视频。

4、购买视频回看还是选择直播?

根据个人需要,直播课程可以实时参与互动,带着操作,学习效率更高,但每个月都要参与听课,更加辛苦,但也能减少惰性,不再拖延。

5、课程具体时间如何安排?

每个月一期,每期2天,通过腾讯会议在线直播,具体时间课程会在每一期单独招生计划中设定。

6、临时有事,不能参与直播怎么办?

我们课程将提供录播部分,录播部分将于直播之后上线,可以观看直播,并参照视频内容进行上机练习。建议参与直播,有问题可以随时解决。

7、会员价格为什么如此昂贵?
我们的会员服务属于高端服务,包含价值6000元的云服务器上机操作一年,12期培训课程,每期3000,这些如果单独购买就需要42000元。

8、需要学习的课程不在课表中怎么办?

生物信息包含的内容非常多,分为不同的测序方法,例如二代三代;不同的研究物种,植物,动物,微生物;不同的研究方向,例如DNA,RNA,表观遗传学等等。因此只有掌握最基本的内容才能游刃有余处理各种各样的问题。通过本课程的学习,会掌握很多基本的方法,包括Linux操作,软件安装,数据下载,测序原理,序列比对,统计检验,数据可视化等等,这些基础内容掌握之后,很多内容都可以自学了。

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