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21.GeneMANIA互作分析,多GEO百种机器学习诊断模型联合孟德尔随机化分析(M68)
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这门课程将系统地介绍如何利用机器学习方法结合GEO数据库进行疾病诊断模型构建,并通过孟德尔随机化方法进行因果推断分析。 本课程是一门实用性很强的生物信息学分析实战课程,将带领大家系统掌握从GEO数据处理到机器学习建模的完整分析流程。 课程共设计30个章节,分为五大核心模块: 基础数据处理模块教授GEO数据获取与预处理技能; 机器学习分析模块涵盖PCA、WGCNA、差异分析等多种算法应用; 高级可视化模块帮助掌握热图、火山图等专业图表制作; pathway分析模块讲解GSEA、GSVA等通路分析方法; 最后的免疫微环境与因果推断模块将介绍CIBERSORT分析和孟德尔随机化方法。 每个章节都配有详细的代码示例和实战案例,确保学员能够真正掌握分析技能。 课程特别适合生物信息学研究生、临床医学科研人员以及对基因组数据分析感兴趣的数据科学家。 完成课程后,您将能够独立运用R语言进行GEO数据分析,掌握机器学习在生物信息学中的应用,并能制作专业水准的数据可视化图表。 短期内发表SCI。
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