“高通量測序技術(shù)與數(shù)據(jù)分析”高級培訓(xùn)班通知

瀏覽次數(shù)：7058　發(fā)布日期：2019-5-28　來源：本站　本站原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明出處

各有關(guān)單位:

隨著新一代高通量測序技術(shù)的快速發(fā)展，在準(zhǔn)確度大大提高的前提下, 進(jìn)一步降低測序成本。由此不斷產(chǎn)生出巨量的分子生物學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有著數(shù)量巨大、關(guān)系復(fù)雜的特點，以至于不利用計算機(jī)根本無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和分析。隨著生物信息學(xué)作為新興學(xué)科迅速蓬勃發(fā)展，正在改變?nèi)藗冄芯可镝t(yī)學(xué)的傳統(tǒng)方式，高通量測序技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)已成為探索生物學(xué)底層機(jī)制和研究人類復(fù)雜疾病診斷、治療及預(yù)后的重要工具，廣泛應(yīng)用于生命科學(xué)各個領(lǐng)域，是21世紀(jì)生命科學(xué)與生物技術(shù)的重要戰(zhàn)略前沿和主要突破口。為進(jìn)一步推動我國生物信息學(xué)特別是基因組學(xué)的發(fā)展，提高從業(yè)人員的技術(shù)水平。由中科成創(chuàng)（北京）生物技術(shù)有限公司具體承辦，具體事宜通知如下：

一、授課專家及培訓(xùn)目標(biāo)：

主講專家來自中科院基因組所專家，擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗，長期從事生物信息領(lǐng)域項目研究，具有資深的技術(shù)底蘊和專業(yè)背景。

本培訓(xùn)以第三代測序、第四代測序技術(shù)的應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析、基因組、轉(zhuǎn)錄組為主題，精心設(shè)計了具有前沿性、實用性和針對性強(qiáng)的理論課程和上機(jī)課程。

二、授課模式：

1. 上機(jī)操作為主，理論為輔；

2. 學(xué)員與授課老師互動性授課；

3. 解決學(xué)員在授課當(dāng)中的疑難問題；

4. 幫助學(xué)員開拓在課題工作中實驗設(shè)計思路及解決相關(guān)問題；

5. 配合研究中所需的要點,圍繞實際研究中常用的軟件展開;

三、時間地點： 2019年7月10日—7月14日 安徽合肥

（時間安排：第1天報到，授課4天）

四 培訓(xùn)內(nèi)容

章節(jié)	內(nèi) 容
序列的比對	1、全局比對 Clustalw,Muscle,Hmmer 2、局部比對 Blast, Sim4,Genewise 3、序列比對算法分析
基因組/基因注釋分析	1、新一代測序技術(shù)原理和數(shù)據(jù)處理介紹 2、基因組拼接與組裝基因組de novo組裝方法重復(fù)序列分析技術(shù) 3、 RNA分析 tRNA,rRNA,microRNA,snoRNA RNA干擾，SiRNA預(yù)測技術(shù) 4、基因預(yù)測原核：Glimmer，真核：Genescan, Augustus 5、基因功能注釋及常用的數(shù)據(jù)庫介紹
全基因組重測序分析介紹及上機(jī)實戰(zhàn)	1、Linux操作系統(tǒng)簡介 2、常用Linux命令的介紹和實戰(zhàn) 3、全基因組測序分析流程簡介 4、高通量測序數(shù)據(jù)的常見格式（fasta、fastq、sam、bam、vcf、bed） 5、全基因組測序數(shù)據(jù)常用分析軟件速覽（bwa、samtools、GATK、bcftools、circos） 6、dbSNP數(shù)據(jù)庫簡介 7、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、質(zhì)量控制 8、mapping到參考基因組 9、sam文件的操作（convert to bam、sort、rmdup、index） 10、定位indel 11、Variant Calling
DNA測序技術(shù)-轉(zhuǎn)錄組分析的進(jìn)化	1、第一代測序技術(shù)：Sanger測序原理 2、第二代測序技術(shù)：Illumina，454, Ion Torrent原理 3、第三代測序技術(shù)：PacBio, Hellicos原理 4、第四代測序技術(shù): Oxford NanoPore原理 5、其他技術(shù)Hybridization based methods (NabSys)
Experimental procedure for transcriptomic analysis	Introduction Number of duplications Sequencing coverage Transcriptomic analysis using NGS (RNA-Seq) Transcriptomic analysis using PacBio (Iso-Seq) IsoSeq Experimental design
Data analysis （part 1）：data pre-processing	evaluation of data quality 數(shù)據(jù)分析 Data format，fasta，fastq，quality value，gff3 Data cleanup Quality filter, trimmer, clipper
Data analysis （part 2）：reference free analyses（無參轉(zhuǎn)錄組分析）	Gene discovery Trinity de novo transcriptome assembly Analysis of Differential Expressed Gene （DEGs） Abundance estimation using RSEM Differential expression analysis using EdgeR Explore the results (cummerbund) MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR) hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance, gene expression profiles.
使用R語言進(jìn)行生物信息學(xué)相關(guān)的分析	使用R語言相關(guān)的包對轉(zhuǎn)錄組等組學(xué)的高通量測序數(shù)據(jù)進(jìn)行差異表達(dá)、富集分析等。生物信息學(xué)專業(yè)圖KEGG、GO等的繪制方法與運用R語言進(jìn)行實現(xiàn)
基因組可視化軟件circos的使用	使用circos繪制基因組圈圖
生物信息學(xué)專業(yè)常用工具及繪圖方法	應(yīng)用生物信息常用的工具進(jìn)行專業(yè)繪圖及格式轉(zhuǎn)換；學(xué)BioEdit、WeGO等常用生物學(xué)專業(yè)軟件的圖表及格式轉(zhuǎn)換