一、课程简介
生物信息学：大数据与组学是精准医学发展的基础，而二者的结合依赖于生物信息学的持续发展。生物信息学已经在生物领域获得广泛应用。医学的发展紧跟科研潮流，生物信息学已经在精准医学中成为焦点，成为精准医学前进的助跑器。
高通量测序：高通量测序技术又称二代测序、下一代测序技术，是近年出现的一项革命性测序技术，利用其高通量高覆盖度的优势，可以在极短的时间内获取数百万甚至数十亿的序列数据信息。高通量测序技术的出现标志着建立在人类基因测序基础上的生物学和医学研究掀起新高潮，基因医学将进入黄金时代。
数据挖掘：随着生物、临床研究的深入，各类数据量的爆发式增长，传统数据处理效率低下，瓶颈明显，如何从大样本、多变量、多维度的数据海洋中寻找线索、发掘共性、总结规律，是高分文章研究者的必备技能，课程将详细介绍数据挖掘的常见实验类型及软件应用。
二、课程特色
课程实例分析对生物信息基础理论和技术进行讲解，配合大量的实例操作，让学员了解生物信息相关实验设计与热点，掌握生物信息学常用软件的应用，具备独立分析大数据的能力。
1）深入细致讲解测序原理，让您了解数据来源及其研究意义
2）突出对测序数据的解读和分析，让您自己学会如何评估数据结果的好坏
3）通过相关软件的教学，让您掌握数据分析的方法策略。
三、课程适用人群
1. 拥有大量临床数据苦于整合无方的临床医生
2. 从事基因与蛋白组/精准医疗相关研究，并希望提升信息分析能力的科研工作者
3. 从事生命科学、农学、医学等领域的高校学生
四、课程安排
时间：12 月 24、25 日（周六日）
地点：中山大学北校区
| 12 月 24 日 | ||
上午 8:30-12:00 | 理论 | 1. DNA 测序技术-转录组分析的进化 2. 常用的统计检验 3. 转录组分析论文解析 4. lncRNA 论文概述 5. miRNA 论文概述 6. circRNA 论文概述 |
| 实践 | 生物信息学基本技能： 常用 LINUX 命令（实验） 简单 shell 脚本的编写（实验） | |
下午 14:00-17:00 | 理论 | 基因组重测序： 1. 精准医疗与重测序 2. 基因组重测序论文解读 3. GWAS 分析 4. RNA-editing 分析 |
| 实践 | 1. 重测序数据分析流程示例 2. GWAS 关联分析 3. RNA-editing 分析流程分析实例 | |
| 12 月 25 日 | ||
上午 8:30-12:00 | 理论 | TCGA 论文解读 |
| 实例 | TCGA 数据挖掘实例解析 | |
下午 14:00-17:00 | 理论 | TCGA 项目背景、目标、实验种类介绍， 临床数据介绍，临床数据整合和生存分析： 1. 组学与临床数据关联概述 2. 关联分析中的常用方法 3. 生存分析详解 |
| 上机实例 | 基于 TCGA 公共数据的生存分析： 1. R 语言入门及作图 2. R 语言实例之：利用数据库检验预后标志物 3. R 语言实例之：生存分析详解 | |
五、知识储备金
原价：2800 元/人
12 月 20 号前缴费，立减 200 元
介绍他人报名，双方各返现 200 元
（提供正规发票，可开具会议邀请函）
六、联系方式
联系人：卢老师
微信＆手机：18588726596
