基因组高通量测序分析及生物信息绘图上机实操班(郑州站)

作者:   2017-02-23
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  • 会议时间: 2017-03-23至 2017-03-27
  • 会议地点: 郑州市
  • 电话:17310133545
  • 传真:暂无
  • 联系人:张琦
  • Email: hdzkyjsjs@163.com
  • 联系地址:暂无
  • 会议网址:http://www.ict-ttc.com/

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。

「智能信息处理技术」为人力资源与社会保障部中国科学院北京分院国家级专业技术人员继续教育基地培训点培训项目,「生物信息」为智能信息处理技术系列培训项目之一。

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,北京海淀中科计算技术转移中心(中科院计算所技术转移中心)举办「高通量测序应用最新技术与数据分析」高级培训班,并由北京嘉诚永恒科技有限公司具体承办,具体事宜通知如下:

一、培训内容

时间:2017 年 3 月 23 日~3 月 27 日  (授课四天)

地点:河南 郑州

(一)生物信息学介绍

生物信息学介绍与前沿技术动态 

(二)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

(三)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 tRNA,rRNA,microRNA,snoRNARNA 干扰,SiRNA 预测技术

4. 基因预测原核:Glimmer,真核:Genescan, Augustus

5. 基因功能注释及常用的数据库介绍

(四)基因组学研究概述

1. structural genomics: 结构基因组学

2. functional genomics: 功能基因组学

3. Drug discovery: 药物研发

4. Personalized medicine:个性化、精细医疗 

(五)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)

(六)Experimental   procedure for transcriptomic analysis

1. Introduction

2. Number of duplications

3. Sequencing coverage

4. Transcriptomic analysis using NGS (RNA-Seq)

5. Transcriptomic analysis using PacBio (Iso-Seq)

6. IsoSeq Experimental design

(七)Data analysis  (part 1):data pre-processing

1. evaluation of data quality 数据分析

2. Data format,fasta,fastq,quality value,gff3 Data cleanup

3. Quality filter, trimmer, clipper 

(八)Data analysis(part 2):reference free analyses(无参转录组分析)

1. Gene discovery 

2. Trinity de novo transcriptome assembly 

3. Analysis of Differential Expressed Gene(DEGs)

4. Abundance estimation using RSEM

5. Differential expression analysis using EdgeR

6. Explore the results (cummerbund)

7. MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR)

8. hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance, gene expression profiles. 

(九)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 

(十)基因组可视化软件 circos 的使用

使用 circos 绘制基因组圈图

(十一)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

二、联系方式

联系人:张琦

电话:17310133545,010-56234740

邮箱:hdzkyjsjs@163.com

QQ:1206492125(请备注郑州培训)

主办单位:中国科学院计算技术研究所,北京海淀中科计算技术转移中心

编辑: 郁金香1130   

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