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多组学技术的方向发展
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生物医学多组学数据分析挖掘临床应用培训班 各企事业单位、高等院校及科研院所: 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。 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? 中国管理科学研究院职业教育研究所(http://www.camec.org.cn )特举办“多组学数据分析及挖掘临床应用培训班”。本次培训通过临床科研思路设计、医学统计分析和生物信息学在医学领域的应用培训,提高医生的科研设计及数据分析能力,提升医学资源利用率。 一、培训目标: 1,短、平、快,为基金申请保驾护航,发表paper如虎添翼; 2,掌握多组学数据分析核心技能,GEO、TCGA、SRA数据处理没有压力; 3,科研绘图:以一敌百,高端大气,私人订制; 4,一套数据多角度演练,更易掌握分析思路。 二、培训时间: 2023年03月24日— 2023年03月27日 远程在线培训 三、参加对象: 从事生物医学研究的临床医生、转化研究科研人员; 课题经费不足,无法进行大规模测序,但需要发表SCI论文的相关研究人员; 已获得转录组、基因组等多组学数据,需要进一步挖掘分析人员; 对生物医学大数据分析与挖掘感兴趣的其他人员。 四、课程大纲 一、基因组学及生物信息学概述 1、基因组学与生物信息学背景知识介绍 2、生物信息进展与前沿技术介绍 二、组学技术介绍 1、基因组学 2、转录组学 3、表观组学 4、蛋白质组学 5、代谢组学 6、糖组学 7、脂组学 三、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 四、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 五、表观组学——DNA甲基化和RNA的联合分析 1、高通量表观遗传组学数据原理 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 六、表观组学——公共数据库及工具介绍 1、Chip-seq数据分析方法 2、表观组学公共数据库介绍 七、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)miRNA-mRNA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 八、多组学数据分析实例演练 1、甲基化与表达谱关联分析 2、甲基化驱动基因分析 3、甲基化与转录组联合生存分析 4、miRNA的mRNA靶基因分析 5、miRNA的lncRNA靶基因分析 6、ceRNA网络构建 7、多组学与临床数据整合分析 8、多组学整合分析在线数据库 九、辅助课程 1.学后交流、微信群、QQ群建立; 2.咨询、合作。专业技术团队深入探讨。 五、培训费用:(注:可转账、公务卡扫码支付。正规会议通知、发票。) A类,每人3900元(含培训费、教材费、证书费、资料费) B类,每人4580元(含培训费、教材费、证书费、资料费) 六、联系方式: 联系人: 期 涛(老师) 手机(微信同号):15210196261 电话:010-56129268 官方咨询QQ:513692711
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