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微生物宏基因组学及后期数据分析专题班

2019年11月28日 9:00 ~ 2019年12月1日 18:00

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    “微生物宏基因组学及后期数据分析专题培训班”的通知

    各有关单位:

    微生物作为地球环境中的一大类生物群体每种微生物都有其独特的功能。微生物学(microbiology)作为生物学的分支学科之一,在许多学科领域都发挥着举足轻重的作用。作为国内最大的综合性微生物学研究机构,为推动我国微生物学的发展,提高从业人员的技术水平,更好地与微生物研究领域的专家学者们分享、交流在微生物研究领域中的心得经验。应广大行业工作者的要求,由中科成创(北京)生物技术有限公司举办生物信息学最新技术-微生物宏基因组学及后期数据分析专题培训班。培训班采用理论和演示相结合的教学形式,使学员在短时间内对微生物研究中涉及的知识和方法得到进一步地提高,同时学员与授课专家进行现场交流与咨询,探讨学员在平时工作、研究中的瓶颈问题。与同行交流以拓宽自己的研究思路,共同探讨和挖掘微生物资源的科学研究价值和应用前景。具体事宜通知如下:

     

    一、培训目标及特点:

    本培训以微生物宏基因组学技术的应用与数据分析为主题,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。培训邀请的主讲人均是有理论和实际研究经验的人员。学员通过与专家直接交流,能够分享到这些顶尖学术机构的研究经验和实验设计思路。学员通过集中专题学习后能够扩展思路,在研究技术方面领悟更多。

     

     

    二、授课专家:

    主讲专家来自中科院科研机构的高级专家,拥有丰富的科研工作经验,长期从事生物信息学方面的项目研究,发表Nature, Nature Cell Biology, Molecular Cell等杂志40多篇。具有资深的技术底蕴和专业背景,目前承担国家科技部、国家自然基金委和市科技新星项目等多项课题。

     

     

    三、培训对象:

    大中专院校生物信息、生物计算、生命科学、医学、化学、农学、计算机科学、数学类专业的课程负责人、一线教师、教研室骨干人员、教学管理人员;科研单位从事生物、生命科学、微生物研究的相关人员;生物、医药、化学及相关企业的领导与技术骨干。

     

     

    四、时间地点:        20191128——121   江苏  南京

     

                       (时间安排:第1天报到,授课3天)

     

     

    五、培训内容:

    理论内容:

    一、宏基因组学

    1. 16S rDNA AMPLICON SEQUENCING 法

    1.1. 测序平台、引物设计及区域选择不同测序平台、针对细菌、真菌不同微生物实验设计

    1.2. 测序量及采样建议

    针对水体、粪便、土壤、物体表面、口腔等不同生境

    1.3. 分析流程图

    数据收集、数据预处理、数据分析

    1.4. 结果解析

    1.4.1 OTU聚类

    1.4.2 物种注释

    1.4.3 物种分布情况

    1.4.4 样品复杂度分析:α多样性

    Coverage

    Chao指数

    ACE指数

    Shannon曲线

    Richness rarefaction曲线

    1.4.5 多样品比较分析:β多样性

    样品间物种丰度热图

    排序分析:

    PCA分析

    PCoA分析

    NMDS分析

    Unifrac分析

    样品聚类分析

    2. DSS (direct shotgun sequencing)法

    2.1. 分析流程

    2.2. 功能注释分析

    2.3. 代谢途径解析

     

    二、宏转录组学

    1 介绍

    2 物种组成、功能及代谢途径分析

    宏基因组优势菌分析

    1.泛基因组分析

    2.宏基因组中的优势菌株单基因组分析

    上机实习:

    一、宏基因组中的优势菌株单基因组常规分析流程

    1.原始数据评估 (fastqc

    2 基因组拼接、画图(CGview等)

    3 功能注释 (KEGG、CARD、Resfinder等)

    4 进化树分析 (MEGA、evolview

    5 多菌株泛基因组分析 (PanGP)

     

     

    二、宏基因组学(16S部分)介绍以及上机操作

    1.Virtual box 及Qiime2 安装

    2.Linux基础知识介绍

    3.Qiime2:数据处理,

             质控,

     生成feature,

     进化树构建,

     多样性分析,

     差异分析,

     物种注释

     

    三、R语言基础及宏基因组相关统计分析

    1.常用基本命令

    变量赋值

    文件读写

    常用的统计函数

    2.差异OTU及差异菌群分析

    wilcox检验

    3.相关性检验

    差异OTU与样本临床信息相关性检验

    4.alpha多样性

    5.beta多样性

    6.PCoA

    7.机器学习

    逻辑回归

    随机森林

    svm

    ​ 

    六、联系方式:   

    联系人:白岚    138 1194 3959(微信)



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