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活动简介

随着众多生物基因组测序项目的完成,生物学数据正在加速度增长。如何科学地分析和注释这些高通量数据,已成为生物学工作者急需学习和解决的问题。为进一步推动我国生物信息学方面的发展,提高从业人员的技术水平,由北京中科云畅应用技术研究院与中科院北京基因组研究所基因组科学与信息重点实验室联合举办“高通量测序应用最新技术与数据分析”高级培训班,并由北京中科润开生物科技有限公司具体承办,具体事宜通知如下:

一、课程特点

1、系统介绍科研项目如何从大思路着眼进行海量数据挖掘;

2、结合各大项目实践经验,详细介绍多种数据分析软件的使用方法;

3、经典项目总体设计思路、遇到的困难及解决方案;

4、理论课与实践课相结合,讲师与学员研讨的方式进行;

5、精心挑选相应的上机软件,为每位学员提供实际操作的机会;

6、课下主讲老师为您所遇到的瓶颈问题提供个性化解答。

二、培训对象

大中专院校生物信息、生物计算、生命科学、医学、化学、农学、计算机科学、数学类专业的课程负责人、一线教师、教研室骨干人员、教学管理人员;科研单位从事生物、生命科学、微生物研究的相关人员;生物、医药、化学及相关企业的领导与技术骨干。

三 、培训内容

    章节

   内 容

生物信息学介绍 

生物信息学介绍与前沿技术动态

新物种基因组测序策略及基因组文章构成分析

  1. 新物种的基因组测序的意义
  2. 基因组从头测序技术路线
  3. 数据获得与处理
  4. 基因组基本分析

新物种基因组测序策略及基因组文章构成分析

  1. 转录组基本分析
  2. 基因组比较分析
  3. 数据挖掘与生物功能

4、基因组文章构思的关键基本共识

 

微生物基因组学

 

1、微生物基因组研究概况

  1. 微生物基因组的特点

3微生物基因组研究的意义

  1. 原核生物转录组学研究
  2. 单个基因组分析流程

6、泛基因组分析流程

宏基因组/宏转录组的应用

 

Linux命令简介

  1. Linux背景介绍
  2. 常用命令
  3. 权限管理
  4. 进程查看等

R语言基础以及ggplot2绘图

  1. R语言基本介绍
  2. R语言基本运算、向量函数
  3. R语言数据读入以及导出
  4. ggplot2基本绘图 (条形图、散点图、折线图等)

使用R语言进行生物信息学相关的分析

 

1、高通量测序RNA-seq数据的格式、质量值计算、优缺点

2、无参考基因组-数据拼接软件介绍

3、表达量计算软件介绍

上机操作实习:

(i)利用bioconductor包EdgeR进行差异基因分析

(ii)利用bioconductor包degeR进行差异基因分析

(iii)利用热图进行聚类分析

(iv)GO、KEGG等功能聚类分析及用perl语言实现

BioEdit、WEGO等常用生物软件介绍

 

生物信息学专业常用工具及绘图方法

  1. 利用fastQC进行质量评估
  2. BLAST简单介绍
  3. 微生物基因组圈图(CGview, OGdraw)
  4. 功能注释(KEGG(KAAS),Islandviewer,ARDB)
  5. 进化树分析(模型评估,进化树构建,注释)MEGA
  6. 泛基因组学分析(PanGP)

生物信息学专业常用工具及绘图方法

1、Perl语言入门

2、基因组大小评估

3、基因组拼接质量评估

(i) N50统计

(ii) 根据比对结果统计深度和覆盖度

(iii)碱基GC含量等信息统计

4、基因结构预测结果展示和提取

(i)GFF文件介绍

(ii)GFF内容提取

5、使用circos绘制基因组圈图

征稿信息

重要日期

2018-07-20
初稿截稿日期
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重要日期
  • 会议日期

    07月20日

    2018

    07月24日

    2018

  • 07月20日 2018

    初稿截稿日期

  • 07月24日 2018

    注册截止日期

承办单位
北京中科润开生物科技有限公司
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