多组学数据分析及挖掘临床应用培训班
各企事业单位、高等院校及科研院所：
     随着组学技术的快速发展，单一组学的数据难以系统全面地解析疾病发生发展的复杂机制。通过多组学数据来解析科学问题变得尤为重要，SCI论文发表呈现出导向性的多组学整合发展趋势。
面对眼花缭乱的组学数据该如何分析？
怎样凝练或寻找自己的科学问题？
多组学实验如何设计？
利用组学数据如何发表高分SCI论文？
     工业与信息化技术培训网（http://www.itcc.ac.cn ）特举办“多组学数据分析及挖掘临床应用培训班”。本次培训通过临床科研思路设计、医学统计分析和生物信息学在医学领域的应用培训，提高医生的科研设计及数据分析能力，提升医学资源利用率。
一、培训目标：
    1，短、平、快，为基金申请保驾护航，发表paper如虎添翼；
    2，掌握多组学数据分析核心技能，GEO、TCGA、SRA数据处理没有压力；
    3，科研绘图：以一敌百，高端大气，私人订制；
    4，一套数据多角度演练，更易掌握分析思路。
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、擅长医学数据统计分析、多组学、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:    
                2022年10月28日— 2022年10月31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：
从事生物医学研究的临床医生、转化研究科研人员；
课题经费不足，无法进行大规模测序，但需要发表SCI论文的相关研究人员；
已获得转录组、基因组等多组学数据，需要进一步挖掘分析人员；
对生物医学大数据分析与挖掘感兴趣的其他人员。
五、课程大纲

一、基因组学及生物信息学概述	1、基因组学与生物信息学背景知识介绍 2、生物信息进展与前沿技术介绍
二、组学技术介绍	1、基因组学 2、转录组学 3、表观组学 4、蛋白质组学 5、代谢组学
三、基因组学实验设计及数据分析	1、基因组重测序的理论与研究方法及意义 2、全基因组数据分析策略 3、全外显子组、目标区域测序策略与分析
四、转录组学实验设计及数据分析思路	1、转录组学研究的实验技术和分析基础 2、有reference转录组数据分析思路 3、无reference转录组数据分析思路 4、转录组数据分析演示
五、表观组学——DNA甲基化和RNA的联合分析	1、高通量表观遗传组学数据原理 2、DNA甲基化数据分析方法 3、DNA甲基化与转录组联合分析思路 4、零编程复现生物信息文章套路
六、表观组学——公共数据库及工具介绍	1、Chip-seq数据分析方法 2、表观组学公共数据库介绍
七、多组学数据整合分析思路介绍	1、基因组和转录组数据整合分析思路介绍： 1）基因组和转录组数据整合分析 2）RNA-RNA联合分析 3）组学数据与临床数据关联分析 4）基于多组学数据的分子分型 5）基于多组学数据的biomarker发现 2、基因组和转录组数据整合分析案例介绍
八、多组学数据分析实例演练	1、甲基化与表达谱关联分析 2、miRNA的mRNA靶基因分析 3、miRNA的lncRNA靶基因分析 4、ceRNA网络构建 5、多组学与临床数据整合分析 6、多组学整合分析在线数据库
九、辅助课程	1.学后交流、微信群、QQ群建立； 2.咨询、合作。专业技术团队深入探讨。

 
六、培训费用：（注：可转账、公务卡扫码支付。正规会议通知、发票。）
   A类，每人3900元（含培训费、教材费、证书费、资料费）
    B类，每人4580元（含培训费、教材费、证书费、资料费）
七、联系方式：
联系人:  期 涛（老师）            手机（微信同号）：15210196261
电话：010-56129268                官方咨询QQ：513692711
E_mail：cashq_ict@vip.163.com     网址： http://www.camec.org.cn
工业与信息化技术培训网：http://www.itcc.ac.cn
多组学分析应用QQ群号：730891030（加群备注：期涛邀请）

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