会议详情 |
各有关单位:
随着新一代高通量测序技术的快速发展,在准确度大大提高的前提下, 进一步降低测序成本。由此不断产生出巨量的分子生物学数据,这些数据有着数量巨大、关系复杂的特点,以至于不利用计算机根本无法实现数据的存储和分析。随着生物信息学作为新兴学科迅速蓬勃发展,正在改变人们研究生物医学的传统方式,高通量测序技术以及数据分析技术已成为探索生物学底层机制和研究人类复杂疾病诊断、治疗及预后的重要工具,广泛应用于生命科学各个领域,是21世纪生命科学与生物技术的重要战略前沿和主要突破口。为进一步推动我国生物信息学特别是基因组学的发展,提高从业人员的技术水平。由中科成创(北京)生物技术有限公司具体承办,具体事宜通知如下:
一、授课专家及培训目标:
主讲专家来自中科院基因组所专家,拥有丰富的科研及工程技术经验,长期从事生物信息领域项目研究,具有资深的技术底蕴和专业背景。
本培训以第三代测序、第四代测序技术的应用与数据分析、基因组、转录组为主题,精心设计了具有前沿性、实用性和针对性强的理论课程和上机课程。
二、授课模式:1. 上机操作为主,理论为辅;
2. 学员与授课老师互动性授课;
3. 解决学员在授课当中的疑难问题;
4. 帮助学员开拓在课题工作中实验设计思路及解决相关问题;
5. 配合研究中所需的要点,围绕实际研究中常用的软件展开;
三、时间地点: 2018年12月20日——12月24日 湖北武汉
(时间安排:第1天报到,授课4天)
主要经营生物技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让、技术推广;货物进出口;技术进出口;代理进出口;会议服务;承办展览展示活动;组织文化艺术交流活动(不含演出);餐饮管理;体育运动项目经营(高危险性项目除外);票务代理(不含航空机票销售代理);销售办公用品、工艺品、珠宝首饰、日用品、服装、鞋帽、针纺织品、体育用品、家用电器、电子产品、计算机、软件及辅助设备。
培训内容
章节 | 内 容 |
序列的比对 | 1、全局比对 Clustalw,Muscle,Hmmer 2、局部比对 Blast, Sim4,Genewise 3、序列比对算法分析 |
基因组/基因注释分析 | 1、新一代测序技术原理和数据处理介绍 2、基因组拼接与组装 基因组de novo组装方法 重复序列分析技术 3、 RNA分析 RNA干扰,SiRNA预测技术 |
全基因组重测序分析介绍及上机实战 | 1、Linux操作系统简介 2、常用Linux命令的介绍和实战 3、全基因组测序分析流程简介 4、高通量测序数据的常见格式(fasta、fastq、sam、bam、vcf、bed) 5、全基因组测序数据常用分析软件速览(bwa、samtools、GATK、bcftools、circos) 6、dbSNP数据库简介 7、数据质量评估、质量控制 8、mapping到参考基因组 9、sam文件的操作(convert to bam、sort、rmdup、index) 10、定位indel 11、Variant Calling |
DNA测序技术-转录组分析的进化 | 1、第一代测序技术:Sanger测序原理 2、第二代测序技术:Illumina,454, Ion Torrent原理 3、第三代测序技术:PacBio, Hellicos原理 4、第四代测序技术: Oxford NanoPore原理 5、其他技术Hybridization based methods (NabSys) |
Experimental procedure for transcriptomic analysis | Introduction Number of duplications Sequencing coverage Transcriptomic analysis using NGS (RNA-Seq) Transcriptomic analysis using PacBio (Iso-Seq) IsoSeq Experimental design |
Data analysis (part 1):data pre-processing
| evaluation of data quality 数据分析 Data format,fasta,fastq,quality value,gff3 Data cleanup Quality filter, trimmer, clipper
|
Data analysis (part 2):reference free analyses(无参转录组分析) | Gene discovery Trinity de novo transcriptome assembly Analysis of Differential Expressed Gene (DEGs) Abundance estimation using RSEM Differential expression analysis using EdgeR Explore the results (cummerbund) MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR) hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance, gene expression profiles.
|
使用R语言进行生物信息学相关的分析 | 使用R语言相关的包对转录组等组学的高通量测序数据进行差异表达、富集分析等。 生物信息学专业图KEGG、GO等的绘制方法与运用R语言进行实现 |
基因组可视化软件circos的使用 |
使用circos绘制基因组圈图 |
生物信息学专业常用工具及绘图方法 | 应用生物信息常用的工具进行专业绘图及格式转换; 学BioEdit、WeGO等常用生物学专业软件的图表及格式转换 |
相关会议
2025-04-16北京
2024-11-30广州