• 课程安排

    推荐动植物研究者和学生参加;适合零基础学员参加;通过三天的学习可掌握 R语言;

    以及表达数据的深度挖掘与绘图

    课前预习

    提前预习 效果加倍

    1. 视频课程:《生物信息入门之 R》

    2. 安装软件:R、Rstudio

    第一天 9:00~12:00

    R 语言基础

    1. R语言介绍

    2. 快速入门:通过一个例子,30分钟理解编程语言的框架

    3. 环境部署:R、Rstudio、包的安装

    4. 数据类型:数值型、字符型、逻辑型

    5. 数据结构:向量、数据框、列表、因子等

    6. 流程控制:循环、条件

    7. 输入输出

    第一天 14:00~18:00

    R语言进阶:Tidyverse 数据处理

    1. Tibble 数据结构介绍,与数据框的转换

    2. 使用 dplyr 进行数据筛选和过滤
    3. 分组统计
    4. 多表关联

    第二天 9:00~12:00

    表达数据挖掘原理

    1. 转录组测序原理与方案设计

    2. 表达数据挖掘思路串讲

    3. 差异表达分析

    4. 富集分析

    5. 相关性分析

    6. 主成分分析

    7. 聚类分析
    8. WGCNA

    第二天 14:00~18:00

    项目实战

    1. 样本相关性分析及绘图
    2. 聚类分析及绘图
    3. 主成分分析

    3.1 screeplot:主成分解释度图
    3.2 biplot:主成分二维图

    3.3 loadingsplot:关键基因展示
    4. WGCNA 加权共表达分析4.1 共表达网络构建
    4.2 模块与表型关联分析及绘图
    4.3 关键模块 Cytoscape 网络可视化
    4.4 Hub 基因鉴定

    第三天 9:00~12:00

    项目实战

    1. 差异表达分析
    1.1 差异分析火山图绘制
    1.2 差异基因的 HeatMap 绘图
    2. 富集分析

    2.1 模式物种富集分析

    2.2 非模式物种 OrgDB 构建与富集分析
    2.3 GO 富集
    2.4 Pathway 富集

    第三天 14:00~18:00

    项目实战

    1. 蛋白互作网络

    1.1 String 数据库介绍
    1.2 蛋白互作网络构建

    1.3 蛋白互作网络美化

    1.4 K-core 解析与关键子网络研究

  • 往期精彩

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