【線上課程】生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘及SCI寫作培訓班

【課程介紹】
基于大數(shù)據(jù)技術開展的研究和轉化，已成為新時代生物醫(yī)學領域研發(fā)的發(fā)展方向和最新驅動力。通過各種大數(shù)據(jù)挖掘來獲取高質量的科研成果，以及通過合理的數(shù)據(jù)分析來提升研究水平，可以將普通的醫(yī)學論文轉化成高水平的SCI論文。通過此次培訓班的學習可以讓學員了解與掌握生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘的研究方法及公共數(shù)據(jù)庫分析，從而讓科研人員即使不做實驗也可以寫出高水平的SCI論文。本課程將以案例形式詳細講解如何應用R軟件完成數(shù)據(jù)挖掘分析，涵蓋當前較為熱門的分析算法：如決策樹和隨機森林分類器的構建、指標和樣本的分類與聚類、各種熱圖的繪制、變量之間的關聯(lián)規(guī)則、競爭風險的生存分析、列線圖的繪制及公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)、單細胞測序數(shù)據(jù)和腸道菌群數(shù)據(jù)挖掘等。課程還將提供生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路及如何應用數(shù)據(jù)挖掘方法進行SCI論文的撰寫及發(fā)表。
【教師介紹】
首都醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院教師，副教授，博士，碩士研究生導師，研究方向為生物統(tǒng)計與生物信息學。主講《醫(yī)學統(tǒng)計學》、《醫(yī)用數(shù)據(jù)挖掘》、《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計方法》、《臨床及分子生物學大數(shù)據(jù)處理》和《生物信息學技術概論》等課程。擅長統(tǒng)計研究設計、各類型數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘及生物信息學分析等，近幾年內(nèi)在相關領域以第一作者和通訊作者發(fā)表SCI論文30余篇，獲得國家計算機軟件著作權多項，主持和參與多項國家級、省部級和局級科研課題。
【培訓內(nèi)容】

時間安排	課程主題	培訓內(nèi)容
7月18日 8:30-11:30	生物醫(yī)學科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及R軟件基礎操作	1. 醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究背景及數(shù)據(jù)挖掘概念 2. 生物醫(yī)學科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及應用數(shù)據(jù)挖掘方法提升論文級別 3. R軟件實操 1）R軟件的下載和安裝 2）R軟件的基本運算(向量運算、矩陣計算) 3）應用R軟件進行數(shù)據(jù)匹配 4）R軟件的基本統(tǒng)計分析操作(t檢驗，卡方檢驗，線性回歸，logistic回歸) 5）R軟件的圖表繪制 6）統(tǒng)計分析批處理的R軟件實現(xiàn) 4. 問題答疑
7月18日 14:00-17:00	數(shù)據(jù)挖掘方法—分類 數(shù)據(jù)挖掘方法—聚類	1. 數(shù)據(jù)挖掘方法-分類 1）分類的概念 2）分類的性能與評估 3）決策樹與隨機森林分類器的構建及R軟件實現(xiàn) 4）決策樹與隨機森林結果的可視化 5）主成分分析 6）應用主成分分析繪制分類圖 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法-聚類 1）聚類的概念及常用聚類方法(K均值聚類與系統(tǒng)聚類) 2）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的R軟件實現(xiàn) 3）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的可視化 4）各種系統(tǒng)聚類圖及雙向聚類熱圖的繪制 3. 問題答疑
7月19日 8:30-11:30	數(shù)據(jù)挖掘方法—關聯(lián)規(guī)則 （5）數(shù)據(jù)挖掘方法—競爭風險模型的生存分析及列線圖、校準圖繪制 （6）基于公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘	1.數(shù)據(jù)挖掘方法—關聯(lián)規(guī)則 1）關聯(lián)規(guī)則的概念及常用關聯(lián)規(guī)則分析方法 2）關聯(lián)規(guī)則分析的R軟件實現(xiàn) 3）關聯(lián)規(guī)則的可視化 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法—列線圖及校準圖繪制 1）Logistic回歸分析的列線圖和校準圖的繪制 2）決策曲線分析 3）Cox回歸分析的列線圖和校準圖繪制 4）競爭風險的生存分析 3. 基于公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘 1）數(shù)據(jù)導入及數(shù)據(jù)預處理 2）聚類熱圖的繪制 3）提取差異表達基因 4）繪制火山圖 5）應用非負矩陣分解聚類法進行腫瘤亞型分析 4. 問題答疑
7月19日 14:00-17:00	（7）疾病相關分子調(diào)控網(wǎng)絡 （8）基因組數(shù)據(jù)挖掘—臨床生物信息學研究熱點的相關數(shù)據(jù)分析 （9）數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解	1. 疾病相關分子調(diào)控網(wǎng)絡 1） 分子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫介紹 2）網(wǎng)絡分析及可視化工具-Cytoscape軟件介紹 2. 基因組數(shù)據(jù)挖掘-臨床生物信息學研究熱點的相關數(shù)據(jù)分析 1）腫瘤免疫浸潤相關數(shù)據(jù)分析 2）腸道菌群及代謝組學相關數(shù)據(jù)分析 3）單細胞測序數(shù)據(jù)分析 3. 數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解 1）案例講解：應用決策樹和隨機森林獲得影響結局的決策準則及提取結局的重要風險因素 2）案例講解：應用分類與聚類進行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 3）案例講解：應用關聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 4）案例講解：生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路—基于GEO和TCGA公共數(shù)據(jù)庫挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 5) 案例講解：腫瘤免疫浸潤相關的SCI論文寫作與發(fā)表 6）案例講解：腸道菌群相關的SCI論文寫作與發(fā)表 7）案例講解：單細胞測序相關的SCI論文寫作與發(fā)表 4. 問題答疑

【培訓對象】生物醫(yī)學相關的科研人員、高校老師及研究生；各醫(yī)院科研處、醫(yī)務處(科)、科教處(科)、護理部及臨床科室等相關人員。
【主辦單位】上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司
【會議費用】2800元/人，三人或以上一同報名，即可享受團隊優(yōu)惠，在原價格基礎上各減免200元。
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賬戶：kf@yanshudata.com（戶名：上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司）
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