• 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;通过八天的学习可掌握 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

    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

    第二天

    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

    第三天

    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

    第四天

    GEO 数据库数据下载

    1. 文献解读

    2. GEO 数据库介绍

    3. 从 GEO 下载表达数据

    4. 提取表达矩阵

    5. 提取样本信息表

    6. 准备基因信息表

    7. 表达数据标准化

    第五天

    探索样本间关系

    1. 样本相关性分析与绘图

    2. 聚类分析与绘图

    3. PCA 分析与绘图

    第六天

    差异表达

    1. 差异表达分析

    2. 火山图

    3. heatmap

    第七天

    富集分析

    1. GO 富集
    2. Pathway 富集

    3. 富集分析结果绘图

    第八天

    蛋白互作网络分析

    1. String 数据库介绍
    2. 蛋白互作网络构建

    3. 蛋白互作网络美化

    4. K-core 解析与关键子网络研究

    第九天

    WGCNA 分析

    1. 共表达网络构建
    2. 模块与表型关联分析及绘图
    3. 关键模块 Cytoscape 网络可视化
    4. Hub 基因鉴定

  • 往期精彩

    学习知识 结交朋友