• 课程安排

    推荐医学研究者和学生参加;适合零基础学员参加;通过五天的学习可掌握 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体系框架

    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

    表达数据挖掘原理

    1. 表达芯片与转录组测序原理

    2. 表达数据挖掘思路串讲,锁定关键基因与锁定关键样本有哪些方法?

    3. 差异表达与假设检验,更多生物学重复还是更多数据量?

    4. 富集分析,多种富集分析方法,GSEA等?

    5. 相关性分析,生物学重复好不好?如何提取表达模式相似的基因?

    6. 主成分分析,降低数据维度,简化分析

    7. 聚类分析?搞清楚样本关系,将功能相似的基因聚成模块
    8. WGCNA:探索模块与性状的关系,肿瘤分期如何作为性状?

    9.有哪些其他领域的研究方法可以推广到医学研究中?

    第二天 9:00~12:00

    表达数据挖掘实操

    1. 差异表达分析及火山图绘制  2. 富集分析及图表绘制  3. 相关性分析及绘图 

    4. 聚类分析与绘图

    5. Heatmap 绘图,各种复杂的热图绘制

    第二天 14:00~18:00

    表达数据挖掘实操

    1. 主成分分析与绘图

    2. WGCNA,加权共表达分析与绘图

    3. Cytoscape 网络图绘图

    3. 富集分析,GSEA

    4. 生存分析会绘图

    第三天 9:00~12:00

    GEO 与 TCGA 数据挖掘

    1. SRA 数据库介绍

    2. GEO 数据库介绍及数据下载和整理

    3. TCGA 肿瘤数据库介绍及数据下载和整理

    4. GEO、TCGA 分析流程和代码参数讲解(赠送全套流程代码)

    第三天 14:00~18:00

    Tidyverse:数据处理与ggplot2绘图

    1. Ti bble 数据结构介绍,与数据框的转换 

    2. 使用 tidyr 进行数据变形

    3. 使用 dplyr 进行数据处理和统计

    4. ggplot2 基本概念:图层、映射、标度、几何对象、统计变换、主题、坐标
    5. 绘图实战:散点图、条形图、直方图、箱线图、小提琴图、密度图等

    6. 图形美化:主题设置

    7. 实用技巧:分面、一页多图等

  • 往期精彩

    学习知识 结交朋友