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学术培训:高阶多元统计与生物信息学应用实战培训—R语言培训

发布日期:2018-11-20    来源部门:生命科学学院     点击次数:

  生物信息广泛涵盖基因组学、蛋白组学、系统生物学、表观遗传、非编码等前沿领域以及药物设计、基因工程等应用领域。与传统的理论和实验学科不同,生物信息是一门数据科学,这就需要从业者具备一定数据收集、管理、处理和分析的能力。随着高通量测序以及生物信息学的发展,R 语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。R 语言不仅可以完成生物大数据的统计工作,同时可以进行高质量的绘图,在CNS 等顶级杂志发表的诸多文章中,不管是复杂的统计分析还是精美的制表绘图,R 都可以轻松完成。R 语言的Bioconductor 项目是专门为生物数据分析而设立的,Bioconductor 包含了很多生物分析项目一整套完整分析方案,例如GEO 数据,RNAseq 数据等,可以完成数据评估,过滤,比对,统计分析,注释,聚类,系统发育分析等等工作。为了帮助生命科学研究工作者对生物数据的分析挖掘工作,我们举办了本次R 语言与生物信息学培训班,本次会议我们精选大量生物数据分析案例,包括利用R 语言绘制SCI 级别文献图,以及结合一个完整的利用R 语言分析RNAseq 数据的案例。通过本次培训,各位老师能够掌握利用R 科学文献图的绘制以及完整的利用R 分析生物数据的过程,助力科研,提高研究论文发表的层次。  

 

  一、时间地点

 

  时间:2018 112628

 

  地点:大发体育生命科学学院南山6号楼B610                      

 

  二、培训目标

 

  1.熟悉R 语言及Bioconductor 项目;

 

  2.掌握生物信息学领域R 语言操作方法;

 

  3.掌握多种科学文献图的绘制;

 

  4.掌握利用R 语言分析RNAseq 数据流程;

 

  5.能独立编写和调试小程序;能熟练使用函数和模块;

 

  6.掌握R语言数据可视化工具及其科学准确解译;

 

  7.了解R语言强大的可扩展性和应用广度。

 

  三、主讲专家

 

  孔秋生  教授  (华中农业大学园艺学院/石河子大学教授)

  郭长帅  博士  (石河子大学教授)

 

  主讲专家长期从事生物统计、生物信息分析,基因测序等领域工作研究工作,精通R 语言、SASSPSS 等分析工具,具有丰富的科研及项目工作经验。主要研究方向:生物信息学,系统生物学,宏基因组学、转录组、代谢组、蛋白组等组学、蛋白质网络、可变剪切、分子进化等。从事R语言的研发和教学,经验丰富。

 

  四、培训对象                            

 

各学院从事生物、遗传、基因、环境、农业、医药、生态、微生物等专业数据统计分析的技术骨干、相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员。

 

  五、培训方式                                

 

  1.课程讲座

 

  2.专题小组研讨与案例讲解分析结合

 

  3.上机操作实训。

 

  六、课程安排

 

                                 

日期

时间

授课内容

地点

1126

8:00-11:30                                                                  

1.R&Rstudio安装

2.程序包、函数和帮助系统

3.数据类型

6号楼B610                                                                  

14:30-17:30                                                                  

1.R作图基础

2.数据类型与图形选择

6号楼B610                                                                  

1127

8:00-11:30                                                                  

1.ggplot2语法

2.ggplot2作图应用

6号楼B610                                                                  

14:30-17:30                                                                  

1.t测验及作图

2.方差分析及作图

3.相关回归分析及作图

4.卡方测验

6号楼B610                                                                  

1128

8:00-11:30                                                                  

1.聚类分析

2.主成分分析

6号楼B610                                                                  

14:30-17:30                                                                  

1.Bioconductor简介

2.RNAseq数据分析实践

6号楼B610                                                                  

 

 

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