随着组学技术的快速发展,单一组学的数据难以系统全面地解析疾病发生发展的复杂机制。通过多组学数据来解析科学问题变得尤为重要,SCI论文发表呈现出导向性的多组学整合发展趋势。
那么,
面对眼花缭乱的组学数据该如何分析?
怎样凝练或寻找自己的科学问题?
多组学实验如何设计?
利用组学数据如何发表高分SCI论文?
为了解决研究者的困惑,我们隆重推出《多组学数据分析及挖掘培训班》,邀请具有多年生物信息和数据挖掘的科研项目经验的老师,为您答疑解惑,帮助您少走弯路,快速掌握处理多组学海量数据的基本技能和实用技巧。
主办单位:北京市计算中心有限公司
协办单位:
北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心
云计算关键技术与应用北京市重点实验室
工业和信息化人才培养工程培训基地
北京市大数据教学实践基地
举 办 地:北京市海淀区丰贤中路7号北科产业3号楼;亦可听取线上直播
课程安排:2024年6月5-7日(周三-周五) 上9:30-11:30 下13:30-17:00
日期 |
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 |
单细胞组学概述 |
1、单细胞测序技术研究现状及应用 2、单细胞转录组实验设计及建库测序原理(重点介绍10× Genomics) 3、空间转录组实验设计及建库测序原理 |
理论 |
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基因组学实验设计及数据分析 |
1、基因组重测序的理论与研究方法及意义 2、全基因组数据分析策略 3、全外显子组、目标区域测序策略与分析 |
理论 |
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第二天 |
转录组学实验设计及数据分析思路 |
1、转录组学研究的实验技术和分析基础 2、有reference转录组数据分析思路 3、无reference转录组数据分析思路 4、转录组数据分析演示 |
理论 |
表观组学测序原理 |
1、甲基化芯片的原理 2、甲基化测序原理 3、Chip-seq测序原理 |
理论 |
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表观组学——DNA甲基化和RNA的联合分析 |
1、表观组学公共数据库介绍 2、DNA甲基化数据分析方法 3、DNA甲基化与转录组联合分析思路 4、零编程复现生物信息文章套路 |
理论 |
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第三天 |
多组学数据整合分析思路介绍 |
1、基因组和转录组数据整合分析思路介绍: 1)基因组和转录组数据整合分析 2)RNA-RNA联合分析 3)组学数据与临床数据关联分析 4)基于多组学数据的分子分型 5)基于多组学数据的biomarker发现 2、基因组和转录组数据整合分析案例介绍 |
理论 |
多组学数据分析实例演练 |
1、甲基化与表达谱关联分析 2、miRNA的mRNA靶基因分析 3、miRNA的lncRNA靶基因分析 4、ceRNA网络构建 5、多组学与临床数据整合分析 6、多组学整合分析在线数据库 |
理论 |
注:内容以实际发生为准;若调,会提前通知。
【报名费用】
【报名优惠政策】
1、3人以上团体报名每人可减少300元;
2、4+1团报,可免费赠送一个名额;
3、上面优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种;
老学员参加及推荐学员参加均可额外优惠200元。
【报名回执】
QQ号:2814500767
邮箱:bcc-sxpx@bcc.ac.cn
徐老师 010-59341786,15801436028(微信同号)
员老师 010-59341773,18701529461(微信同号)
【注】开课前一周会发送邮件通知;若未接到邮件通知,请电话咨询。