随着组学技术的快速发展，单一组学的数据难以系统全面地解析疾病发生发展的复杂机制。通过多组学数据来解析科学问题变得尤为重要，SCI论文发表呈现出导向性的多组学整合发展趋势。那么，面对眼花缭乱的组学数据该如何分析？怎样凝练或寻找自己的科学问题？多组学实验如何设计？利用组学数据如何发表高分SCI论文？
为了解决研究者的困惑，我们隆重推出《多组学数据分析及挖掘培训班》，邀请具有多年生物信息和数据挖掘的科研项目经验的老师，为您答疑解惑，帮助您少走弯路，快速掌握处理多组学海量数据的基本技能和实用技巧。
授课题目
一、基因组学及生物信息学概述
1、基因组学与生物信息学背景知识介绍
2、生物信息进展与前沿技术介绍
二、组学技术介绍
基因组学，转录组学，表观组学，蛋白质组学，代谢组学及相关技术介绍
三、基因组学实验设计及数据分析
1、基因组重测序的理论与研究方法及意义
2、全基因组数据分析策略
3、全外显子组、目标区域测序策略与分析
4、经典文章解读与研究方案设计
四、转录组学实验设计及数据分析思路
1、转录组学研究的实验技术和分析基础
2、有reference转录组数据分析思路
3、无reference转录组数据分析思路
4、经典文章解读与研究方案设计
5、转录组数据分析上机练习
五、表观组学——DNA甲基化和RNA的联合分析
1、高通量表观遗传组学数据原理
2、DNA甲基化数据分析方法
3、DNA甲基化与转录组联合分析思路
4、零编程复现生物信息文章套路
六、表观组学——公共数据库及工具介绍
1、 Chip-seq数据分析方法
2、表观组学公共数据库介绍
七、蛋白质组学实验设计及数据分析
1、蛋白质组数据的鉴定和质量控制
2、蛋白质谱搜库
3、蛋白质组数据分析：同源映射（Blast）及蛋白ID转换，GO富集分析，Pathway分析
4、蛋白互作(PPI)分析、功能作图及模型构建
5、经典文章解读与研究方案设计
八、蛋白组和代谢组在分子机制解析及标志物发掘中的应用
1、蛋白组和代谢组技术策略解析
2、多层组学整合思路探讨及研究案例讲解
3、根据参考案例文章，应用免费软件完成发表级别图表绘制
九、多组学数据整合分析思路介绍
1、基因组和转录组数据整合分析思路介绍：
1）基因组和转录组数据整合分析
2）RNA-RNA联合分析
3）组学数据与临床数据关联分析
4）基于多组学数据的分子分型
5）基于多组学数据的biomarker发现
2、基因组和转录组数据整合分析案例介绍
十、多组学数据分析实例演练
1、 甲基化与表达谱关联分析
2、 miRNA的mRNA靶基因分析
3、 miRNA的lncRNA靶基因分析
4、 ceRNA网络构建
5、 多组学与临床数据整合分析
6、 多组学整合分析在线数据库
