隨著高通量測(cè)序以及生物信息學(xué)的發(fā)展，R語(yǔ)言在生物大數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。想要成為一名優(yōu)秀的生物數(shù)據(jù)分析者與科研團(tuán)隊(duì)不可或缺的人才，除了掌握對(duì)生物大數(shù)據(jù)挖掘與分析技能之外，還要具備一定的統(tǒng)計(jì)分析能力與SCI論文質(zhì)量繪圖能力。因此，為輔助提高生命科學(xué)研究工作者的生物數(shù)據(jù)可視化與深度挖掘技能，我們舉辦了本次R語(yǔ)言與生物信息學(xué)培訓(xùn)班，本次會(huì)議我們精選大量生物數(shù)據(jù)分析案例，包括利用R語(yǔ)言繪制SCI高質(zhì)量圖片、利用R語(yǔ)言分析生物學(xué)數(shù)據(jù)的案例。通過(guò)本次培訓(xùn)，使學(xué)員能夠掌握利用R科學(xué)文獻(xiàn)圖的繪制技巧、完整的利用R分析生物數(shù)據(jù)，提高學(xué)員數(shù)據(jù)分析技能、領(lǐng)會(huì)高水平SCI論文撰寫思路。

主講人： 來(lái)自重點(diǎn)高校及科研院所一線科研人員，長(zhǎng)期從事生物數(shù)據(jù)分析與挖掘，基因測(cè)序等領(lǐng)域工作研究工作，以第一作者或通訊作者發(fā)表過(guò)多篇生物學(xué)一區(qū)、二區(qū)SCI高水平論文（如：Plant Cell、Plos genetics; New Phytologist; Journal of Experimental Botany等）。精通R語(yǔ)言、python語(yǔ)言等分析工具，具有豐富的科研及高通量測(cè)序數(shù)據(jù)分析與挖掘經(jīng)驗(yàn)。

專題一? R語(yǔ)言基礎(chǔ)介紹和環(huán)境搭建

1.編程語(yǔ)言學(xué)習(xí)經(jīng)歷分享

2.R語(yǔ)言數(shù)據(jù)操作技巧

3.R語(yǔ)言與windows系統(tǒng)、Linux服務(wù)器及使用方法

4.R 語(yǔ)言與生物信息數(shù)據(jù)的聯(lián)系

5.多組學(xué)數(shù)據(jù)的分析方法

6、R語(yǔ)言在生物信息學(xué)中的應(yīng)用

專題二? R語(yǔ)言介紹及基本語(yǔ)法

R語(yǔ)言發(fā)展脈絡(luò)

R與工作目錄?

(工作目錄，切換工作目錄)

R的數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu) (數(shù)值型、邏輯型、字符型、向量、列表、數(shù)據(jù)框、矩陣)

R中各數(shù)據(jù)類型的賦值與操作

(針對(duì)不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行賦值、批量讀取數(shù)據(jù)、通過(guò)循環(huán)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、差異分析)

各種數(shù)據(jù)格式的讀寫及操作 (Excel、TXT、CSV、TSV)

經(jīng)典生信數(shù)據(jù)R腳本編寫與詳解

專題三? R基本繪圖語(yǔ)法

生物信息多組學(xué)大數(shù)據(jù)分析技巧與提升

R語(yǔ)言基本繪圖命令概述

R語(yǔ)言高級(jí)繪圖命令概述

R語(yǔ)言經(jīng)典生信數(shù)據(jù)R腳本解析

專題四? R語(yǔ)言數(shù)據(jù)繪圖基本方法

R語(yǔ)言高級(jí)繪圖命令概述

基因組大小與基因含量的散點(diǎn)圖

繪制基因長(zhǎng)度分布直方圖

繪制基因長(zhǎng)度分布的頻率分布密度曲線

向圖中添加數(shù)學(xué)公式

熱圖繪制及參數(shù)詳解

專題五? R語(yǔ)言與各種圖形繪制

韋恩圖、小提琴圖、火山圖、折線圖、網(wǎng)絡(luò)圖、趨勢(shì)圖、箱線圖

相關(guān)性分析及共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

R語(yǔ)言與KEGG 富集分析實(shí)例

R語(yǔ)言與GO富集分析實(shí)例

專題六? 多組學(xué)數(shù)據(jù)整理方法

多組學(xué)數(shù)據(jù)如何發(fā)表高分SCI論文，以RNA-Seq數(shù)據(jù)為例

RNA-Seq前沿動(dòng)態(tài)

RNA-Seq實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

非編碼RNA (lncRNA、miRNA) 分析手段、研究策略解析

? (講解如何從取樣、建庫(kù)、上機(jī)測(cè)序到數(shù)據(jù)如何分析，讓學(xué)員了解目前轉(zhuǎn)錄組學(xué)哪些內(nèi)容可以深度挖掘、哪些建庫(kù)方式對(duì)應(yīng)哪些分析內(nèi)容、讓學(xué)員掌握如何根據(jù)自己的實(shí)驗(yàn)?zāi)康倪x擇合適的建庫(kù)方式和分析手段)

專題七? 多組學(xué)數(shù)據(jù)繪圖方式

數(shù)據(jù)重復(fù)性評(píng)估

(如何在文中體現(xiàn)出不同重復(fù)的RNA-SEQ結(jié)果、Realtime PCR結(jié)果與RNA-SEQ結(jié)果如何對(duì)用)

如何進(jìn)行P值的篩選

基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與Cytoscape展示

多組數(shù)據(jù)表達(dá)趨勢(shì)聚類及深度解析策略

(轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)泛濫的時(shí)代，如何才能找到數(shù)據(jù)中的亮點(diǎn)，如何深度挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的創(chuàng)新點(diǎn)，讓學(xué)員掌握幾種深度解析組學(xué)數(shù)據(jù)的方法)

專題八? 生物信息大數(shù)據(jù)其他繪圖方式 (進(jìn)階版，可選課程)

進(jìn)化樹(shù)的編輯與美化

網(wǎng)絡(luò)圖的編輯（蛋白互作、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖的編輯）

次生代謝基因簇尋找與繪圖

基因結(jié)構(gòu)繪制

啟動(dòng)子元件預(yù)測(cè)及繪圖

RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)繪制

多樣品韋恩圖繪制

多種作圖方式結(jié)合

(綜合利用R、PPT等繪圖工具拼接完成論文圖片)

高分辨率SCI論文圖片生成

(綜合利用AI、pdfviewer生成高質(zhì)量論文圖片)

專題九? 復(fù)習(xí)與答疑討論

自帶組學(xué)分析項(xiàng)目交流及解答

復(fù)習(xí)與總結(jié)（知識(shí)點(diǎn)梳理）

實(shí)例回顧、訓(xùn)練、鞏固

答疑與討論（大家提前把問(wèn)題整理好）