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首页 > 商务会议 > 教育培训会议 > 临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班 更新时间:2023-12-11T11:45:10

临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班
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临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班 已过期

会议时间:2024-02-02 09:00至 2024-02-04 18:00结束

会议地点: 线上活动  详细地址会前通知  

会议规模:暂无

主办单位: 上海统循会务咨询有限公司

发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票

行业热销热门关注看了又看 换一换

        会议介绍

        会议内容 主办方介绍


        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班

        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班宣传图

        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会

        2024年2月2-4日 腾讯网络会议

        背景简介:

        随着后基因组时代生信分析方法的不断完善和创新,临床与生信的关联越来越密切。我们可以通过高通量数据快速、准确、创新的筛选到自己课题方向相关的关键靶标以及机制。高通量数据来源广泛,总体分成两类:(1)采集样本进行测序(自有数据);(2)公共数据库中免费下载高通量数据。

        公共数据库的数据样本量大,免费而且选择范围广。常见的数据库有TCGA数据库和NCBI GEO数据库,里面含有大量的不同研究方向的样本高通量数据。

        癌症是临床医学中非常重要的疾病方向。TCGA数据库中包含了常见了40种癌症方向的高通量数据及临床信息。大家对TCGA数据库的使用近几年也在逐渐增加!另外,其他疾病的研究可以通过GEO数据库进行。

        本次培训不仅仅要大家了解多种不同的生信分析思路,学会TCGA & GEO数据库的基础操作,比如 数据筛选,下载,差异分析,功能通路分析,预后分析等等,还有复杂的预后模型构建筛选风险基因的实操内容。可以说是基础分析与高级分析并存。

        培训班针对生信0基础的学员进行教学,包教包会。

        讲师简介:宋伟博士

        成果:参与完成了近百篇软件著作权和发明专利的撰写和申请;肺癌、胰腺癌、骨肉瘤、胃癌等数据库的分析和构建;完成个体基因检测流程和无创唐筛流程的开发。

        研究方向:有近十年的生信分析经验,擅长方向有转录组测序分析、芯片数据分析、疾病机理研究分析、疾病预后与基因关联分析、项目分析思路设计以及个性化分析等,精通perl、R等编程语言。

        培训经历:在上海、北京、广州、沈阳、南京等城市举办过几十场培训班。

        主办方:上海统循会务咨询有限公司

        会议时间20242月2-4日2天1晚

        第1天 晚上19:00-22:00(线上)

        第2、3天 白天9:00-18:00

        会议地点线上:腾讯网络会议室

        会务费用3200/

        优惠政策:

        1.提前确认报名及转账的,可以提前拿到学习材料

        2.三人组团报名,每人优惠100元

        3.四人组团报名,每人优惠200元,

        4.人组团报名缴费,可免1人参会费

        可以开正规会务发票,纸质邀请函(盖红章)。

        注意事项:使用win7以上系统的电脑,现场不得录音录像。上课软件为Cytoscape,Heml,GSEA,R和Rstudio。

        另外需安装腾讯会议软件。



        详细日程参见日程表

        TCGA&GEO数据分析及癌症预后模型构建靶标筛选日程

        时间安排

        大纲

        详细内容

        第一天

        晚上

        19:00~20:30

        生信与临床关联,以及文献解读

        生物信息介绍与临床的密切关联;

        国自然前期基础研究中生信的作用。

        高通量:测序及芯片介绍——不同组学:转录组学、基因组学、表观组学、顺反组学、宏基因组学等。

        经典生信SCI文章的解读,了解TCGA数据库、GEO 数据库这些公共数据的挖掘获得创新结论并发文章的思路。

        20:45-22:00

        R语言学习

        R软件与Rstudio软件下载、安装、界面。

        R语言基础:元素、向量、矩阵、数组

        R语言函数:计算函数、统计函数等

        R语言路径确认及修改

        R语言文件(图、表)的导入和导出

        R语言包:常见R包的下载安装方法


        第二天


        9:00~ 10:20

        TCGA数据库

        NCBI GEO数据库


        TCGA数据库:最全的癌症高通量数据公共库(简介)

        TCGA数据库的介绍和使用(包含了转录组、基因组、表观组和临床信息数据)

        GEO数据库介绍: 数据量最大的高通量公共数据库。

        GEO数据库的高通量芯片数据查找、筛选、探针转换、差异分析等。

        茶歇

        10:30~12:00

        TCGA相关的下载工具

        TCGA数据库癌症数据下载:RNA-seq数据、miRNA-seq数据、甲基化数据、基因组数据及临床信息数据的下载
        TCGA数据书库癌症数据的处理,获得关键mRNAmiRNA的表达谱矩阵。

        午饭休息

        13:30~15:20

        差异分析及作图

        GEO2R工具

        R语言:差异分析limma包使用、火山图制作

        茶歇

        15:30~17:30

        数据的后续高级分析工具实战

        聚类热图制作

        R语言pheatmap包做聚类热图

        DAVID功能富集分析——GO富集和KEGG pathway富集分析


        第三天

        9:00~ 10:20

        蛋白互作分析及网络图构建美化

        蛋白与蛋白互作分析(PPI)——STRING数据库

        cytoscape软件 :网络图构建及网络拓补学分析

        筛选关键hub基因

        茶歇

        10:30~12:00

        癌症预后模型构建R语言实操

        单因素及多因素cox回归分析

        LASSO回归分析筛选特征因子基因

        生存预后风险预测模型效能评估和比较分析

        独立生存预后因素的生存率模型的构建

        午饭休息

        13:30~15:20

        TCGA相关的在线分析工具实操

        TCGA数据分析——突变分析、差异分析、关联分析、生存分析、miRNA调控靶基因分析等。
        Cbioportal数据库学习

        Ualcan数据库学习

        GEPIA数据库学习

        茶歇

        15:35~17:00

        思路讨论

        基于GEO数据库多套数据整合(meta)分析思路

        基于TCGAlncRNA-miRNA-mRNA全转录组整合分析思路

        基于TCGA的甲基化与转录组整合分析思路

        基于TCGA的基因组与转录组整合分析思路

        串讲

        实操大串讲

        备注:讲师基于windows系统讲解,请尽量使用windows电脑参加







        通过本次学习,您可以学会以下作图包括但不限于



        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班

        示例图 样本表达箱式图

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        示例图 差异结果展示:火山图与热图

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        示例图 关键基因的聚类热图


        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班

        示例图 通路富集分析结果图


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        示例图 网络图

        临床生信公共数据库数据挖掘与可视化及文章套路研讨会2024年2月线上班

        示例图 关键基因的KM生存曲线图

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        示例图 关键基因的突变oncoprint热图

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        示例图 关键基因的表达箱式图

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        示例图 venn

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        示例图 森林图与lasso回归分析

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        示例图 模型验证

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        示例图 列线图


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        会议日程


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        参会指南

        会议门票


        票种名称 价格 原价 票价说明
        会务费 ¥3200 ¥

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