R语言开源免费的统计计算与数据可视化平台，已在医学研究领域展现出显著的应用价值并逐渐成为科研工作者的核心分析工具。

这一趋势在《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》等国际顶级医学期刊中尤为明显，超过75%涉复杂统计方法的实证研究、广义线性模型、生存分析、机器学习算法等均采用R语言完成数据分析。其强大的可扩展性不仅支持研究人员精准解析多维数据集，更能通过可视化技术直观呈现隐藏的生物学规律与临床趋势。

R语言不仅能随机对照试验数据、电子健康档案、基因组学测序数据及医学影像数据的高效处理与深度挖掘，生成热力图、生存曲线、森林图等，显著提升研究结果的可解释性，更是在医学人工智能展现出卓越的建模能力，特别是在药物反应预测、医学图像智能诊断、病理切片分析、放射影像识别、疾病进展建模、肿瘤预后预测、慢性病风险评分等前沿方向，为精准医疗提供可靠的计算支持。

一、培训目标：

    1，此次培训围绕R语言基础知识、数据可视化、统计分析等方面展开，并结合医学实际案例进行分析：深入讲解R语言的理论和实操技巧及编程的基础思路。

    2，让学员掌握 PCA、共表达、聚类分析、Heatmap、富集、Cytoscape 等分析，掌握 GEO 数据库数据的下载、挖掘：

二、主讲专家：

来自清华大学、上海交通大学、中国科学院等高校医学生物信息学学科带头人、擅长各类型医学数据统计分析、生物医学大数据挖掘。发表数十篇专业领域内学术论文及SCI论文，主编或参与编写多部著作。参与多家三甲医院临床生物信息学的研究合作，科研及授课经验很丰富。

三、培训时间:    2025年07月04日— 2025年07月07日   远程在线培训

              （第一天数据及操作软件调试，共授课三天）

四、参加对象：

各省市、自治区从事临床医学、基础医学、生物医学工程等科室主任医师、副主任医师、住院医师等临床科研工作者相关人员；国内各重点大学、科研院所相关研究领域的博士、硕士相关研究生和学者等：

五、课程大纲：

一、R语言基本语法	1，R语言介绍 2，R的获取与安装 3，工作空间 4，输入和输出 5，R包的安装、载入和使用 6，数据结构：向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表 7，数据的输入：文本、excel等 8，答疑
二、R语言统计	1，描述性统计的计算和可视化 2，相关性 3，t检验：独立样本、非独立样本、多组比较 4，组间差异比较和可视化 5，回归 6，方差分析 7.主成分分析 8，答疑
三、R语言画图	1，散点图 2，折线图 3，相关图：散点、圈图、网络图 4. ggplot2包绘图 5，复杂图形的绘制：火山图、热图、圈图、桑基图、生存曲线、ROC曲线、诺莫图、upset图、曼哈顿图、瀑布图、气泡图、小提琴图、韦恩图、雷达图、棒棒糖图、GSEA富集图、森林图、PCA图等等。 6.R语言高级图形的绘制 7.R语言绘图代码的修改和调换 8，答疑
四、R语言临床医学应用实战	1，R语言分析肿瘤性疾病示例 TCGA数据下载 TCGA差异分析 功能富集分析 蛋白质互作网络分析 表达分析 生存分析 单因素cox回归分析 多因素cox回归分析 免疫分析 药敏分析 2，R语言分析非肿瘤性疾病示例 GEO数据下载 GEO差异分析 功能富集分析 蛋白质互作网络分析 表达分析 lasso回归分析 logistic回归 预后风险预测 3. R语言实现机器学习 二分类和多分类问题的线性模型 连续数值预测的决策树模型。 用于数据降维和特征选择 4. R语言实现深度学习 疾病诊断与预测 医学图像分析 基因组学数据挖掘 5，答疑
五、R语言临床医学应用解析	1，R语言生存分析COX回归分析实战 2，R语言进行疾病预测的随机森林算法 3，R语言临床研究亚组的分析 4，R语言疾病预测模型 5，R语言分析基因表达数据识别疾病相关的基因
六、辅助课程	1.学后交流、微信群、QQ群建立。 2.咨询、合作，技术团队深入探讨。 3.专题定制化内训。

六、实例知识点： 

联系方式：

联系人: 毛泽璇（老师）            

手机（微信同号）：13311241619

电话：010-56129268    

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