【课程介绍】
单细胞测序技术诞生至今刚好10年，近5年更是取得了飞速的技术进步与科研积累，几乎成为众多优秀CNS文章的标配技术，并成功拔得近几年的基金申请热门前三。目前单细胞公共样本超过3万例，在各类肿瘤、疾病、不同治疗方案等领域更是积累了大量的公共数据，且数据增长趋势显著，单细胞测序数据的挖掘目前还是处于刚刚起步的状态，利用成熟的公共数据进行有意义的挖掘，是用资源取得最优项目及产出的正确思路。课程会从单细胞的技术原理、技术局限性、应用方向、单细胞测序的“坑”等方面进行分享；并从数据挖掘的角度从找思路、找数据、分析数据到解读数据成文提供详细的讲解与代码演示。还会从单细胞相关的课题设计进行经验分享，并对近两年国自然单细胞方向的项目进行解读，助力课题申请与课题执行。
【课程目标及特色】
1.零基础可学
2.既有理论帮助理解为什么做，又有实操演示怎么做
3.不仅提供傻瓜式的分析代码，同时提供真正可直接使用的挖掘思路（有实例分享）
4.不仅有基础还有完整的一篇数据挖掘文章如何分三步完成的步骤规划
5.了解生信，知道二代测序，掌握多组学基本概念
6.理解单细胞转录组的测序本质，并了解到单细胞技术的未来突破方向
7.掌握8个单细胞领域的优质数据库使用并能自己下载数据完成全套的分析
8.掌握单细胞领域的课题设计的技巧，并收获5个数据挖掘思路
【主讲老师简介】
李老师，09年开始接触生物信息并长期研究高通量测序技术及数据分析，现为国内单细胞测序公司的生物信息部负责人，主要方向为单细胞测序技术的研发分析及临床应用，擅长课题设计，单细胞转录组及多组学数据分析与挖掘。累积发表数据挖掘类SCI文章30+，累计影响因子175。
【课程具体内容】
| 时间安排 |
课程主题 |
课程内容 |
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单细胞相关的测序以及技术原理 |
1. 生物信息简介
2. 二代测序技术简介
3. 课题中常见组学技术及市场价参考
4. 二代测序的地位及常见技术科研应用场景
5. 单细胞测序的核心价值
6. 单细胞转录组技术原理
7. 单细胞转录组代表性技术对比
8. 当前单细胞测序的进展及科研发展阶段
9.单细胞转录组技术在科研课题中的应用 |
R语言的方法和学习路线 |
1. 用R语言解决90%以上的生物医学数据分析
2. 零基础学习R语言的路线及资源分享
3. 快速进阶R语言的技巧分享
4. 压箱底的R语言初学习惯 |
掌握R语言数据挖掘中的基础以及实操练习 |
5. R语言实操练习-先学帮助系统
6. R语言的核心-package系统
7. 如何学会自己解决编程的问题
8. R语言的常见数据类型：数值，字符，逻辑
9. R语言常见数据结构：向量，因子，矩阵，数据框，列表
10.R语言的文件读写：文本，CSV，XLSX文件一行命令搞定
11. 数据挖掘中的常见函数以及小练习 |
第一天下午
13:00-17:00 |
掌握单细胞数据挖掘以及课题设计相关的8个数据库，并能利用这些数据库轻易设计课题找到合适数据 |
1. 最大最全的常用数据挖掘数据库-GEO
2. GEO数据库介绍及检索技巧分享
3. GEO数据内容解读，关键信息提取
4. 练习如何寻找到自己想要的数据，挑选1-2例点评
5. 介绍GEO中常见单细胞测序数据的类型
6. PanglaoDB数据库介绍
7. 如何借用PanglaoDB寻找数据，辅助设计课题
8. PanglaoDB隐藏功能分享
9. CellMarker数据库解读
10. CellMarker数据库在单细胞分析中的重要性
11. 用R批量下载CellMarker数据库并处理成内置数据库用于后续分析
12. 实操下载两套单细胞数据并用R读入
13. 常用单细胞转录组数据库总结共计9个实用数据库 |
第二天上午
9:00-12:00 |
掌握标准的单细胞数据分析技能并能学会自动化完成单细胞数据分析，一键生成全部10+单细胞分析图 |
1. 分析GEO中下载的数据
2. 常见单细胞分析工具包Seurat,Monocle,scater介绍
3. 单细胞数据读入：10X数据，表达矩阵数据
4. 多组样本数据合并
5. 测序数据QC-线粒体基因分析，RNA分子量分析
6. 细胞表达谱过滤
7. 表达矩阵标准化
8. 计算高显著变化的基因
9. PCA降维分析：碎石图，PC热图展示结果
10. 随机抽样JackStraw图
11. TSNE聚类生成细胞聚类TSNE图
12. DIY多种类型TSNE图
13. 组间细胞类型对比分析
14. 特定细胞类型的细胞统计
15. 不同类细胞的cluster基因计算
16. Marker基因热图及TSNE表达水平图
17. Marker基因细胞类型分析
18. 单细胞实战项目marker注释分享 |
第二天下午
13:00-17:00 |
掌握复杂的单细胞分析技能并学会单细胞领域的相关课题设计以及数据挖掘思路
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1. 多来源样本的批次效应校正
2. 自动化拟时序分析
3. 特定类群细胞功能分析-GO/KEGG
4. GeneOntology分析特定类群细胞
5. 自动绘制GO/KEGG气泡图代码分享
6. 单细胞数据挖掘实例分享
7. 单细胞数据分析总结
8. 两大类科研课题思路解构
9. 单细胞课题的常见两大类方向
10. 6个纯数据挖掘的课题设计思路
11. 8个单细胞课题中应避免的坑 |
【注意事项】
此次课程为线上直播教学模式（腾讯会议平台授课，课后可回放），报名付费成功后，会务组将在开班前一周内发给您培训需要安装的软件及电子版课件。由于课程需要上机操作，学员请提前准备好电脑（windows系统）。参加的学员课后可通过微信群继续同授课老师交流，长期获得指导机会。
【主办单位】
上海圭林信息科技中心；上海研数数据科技有限公司
【参加对象】
从事生命科学、医学、农学等领域的科研人员和高校师生均可参加（尤其适合初学者和无基础的学员，无需任何基础，也无需学习任何编程语言）。
【学习费用】
2800元/人，三人或以上一同报名，即可享受团队优惠，在原价格基础上各减免300元。课后统一提供正式发票及会议通知，如提前需要请联系会务组。
【缴费方式】
1.银行汇款
户名：合肥博科会务有限公司
账号：1302010109024182302
开户行：工商银行合肥市四牌楼支行
2.支付宝汇款
账号：hefeiboke@163.com（户名：合肥博科会务有限公司）
3.公务卡或信用卡汇款
请联系王秘书13564138859（微信同号）
【联系咨询】
王老师：13564138859（手机/微信） 邮箱：bkmeeting@163.com
【报名方法】
学员请通过以下在线提交报名或通过填写回执表报名，我们收到您的报名信息后将及时与您联系确认。
