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                                宏基因組后期數據分析專題培訓班(合肥站)通知

                                瀏覽次數:9668 發(fā)布日期:2019-4-18  來源:本站 本站原創(chuàng),轉載請注明出處
                                各有關單位:
                                微生物作為地球環(huán)境中的一大類生物群體,每種微生物都有其獨特的功能。微生物學(microbiology)作為生物學的分支學科之一,在許多學科領域都發(fā)揮著舉足輕重的作用。作為國內最大的綜合性微生物學研究機構,為推動我國微生物學的發(fā)展,提高從業(yè)人員的技術水平,更好地與微生物研究領域的專家學者們分享、交流在微生物研究領域中的心得、經驗。應廣大行業(yè)工作者的要求,由中科成創(chuàng)(北京)生物技術有限公司舉辦“生物信息學最新技術-微生物宏基因組學及后期數據分析專題培訓班。培訓班采用理論和演示相結合的教學形式,使學員在短時間內對微生物研究中涉及的知識和方法得到進一步地提高,同時學員與授課專家進行現(xiàn)場交流與咨詢,探討學員在平時工作、研究中的瓶頸問題。與同行交流以拓寬自己的研究思路,共同探討和挖掘微生物資源的科學研究價值和應用前景。具體事宜通知如下:
                                 
                                一、 授課模式:
                                1.上機操作為主,理論為輔;
                                2.學員與授課老師互動性授課;
                                3.解決學員在授課當中的疑難問題;
                                4.幫助學員開拓在課題工作中實驗設計思路及解決相關問題;
                                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;
                                 
                                二、授課專家
                                主講專家來自中科院專家,擁有豐富的科研及工程技術經驗,長期從事生物信息領域項目研究,具有資深的技術底蘊和專業(yè)背景。
                                 
                                三、時間地點:2019年5月23日—5月26日  安徽 合肥(時間安排:第1天報到,授課3天)
                                 
                                四、培訓內容:
                                理論內容:
                                一、宏基因組學
                                1. 16S rDNA AMPLICON SEQUENCING 法
                                1.1. 測序平臺、引物設計及區(qū)域選擇不同測序平臺、針對細菌、真菌不同微生物實驗設計
                                1.2. 測序量及采樣建議
                                針對水體、糞便、土壤、物體表面、口腔等不同生境
                                1.3. 分析流程圖
                                數據收集、數據預處理、數據分析
                                1.4. 結果解析
                                1.4.1 OTU聚類
                                1.4.2 物種注釋
                                1.4.3 物種分布情況
                                1.4.4 樣品復雜度分析:α多樣性
                                Coverage
                                Chao指數
                                ACE指數
                                Shannon曲線
                                Richness rarefaction曲線
                                1.4.5 多樣品比較分析:β多樣性
                                樣品間物種豐度熱圖
                                排序分析:
                                PCA分析
                                PCoA分析
                                NMDS分析
                                Unifrac分析
                                樣品聚類分析
                                2. DSS (direct shotgun sequencing)法
                                2.1. 分析流程
                                2.2. 功能注釋分析
                                2.3. 代謝途徑解析
                                二、宏轉錄組學
                                1 介紹
                                2 物種組成、功能及代謝途徑分析
                                宏基因組優(yōu)勢菌分析
                                1.泛基因組分析
                                2.宏基因組中的優(yōu)勢菌株單基因組分析
                                上機實習:
                                一、宏基因組中的優(yōu)勢菌株單基因組常規(guī)分析流程
                                1.原始數據評估 (fastqc)
                                2 基因組拼接、畫圖(CGview等)
                                3 功能注釋 (KEGG、CARD、Resfinder等)
                                4 進化樹分析 (MEGA、evolview)
                                5 多菌株泛基因組分析 (PanGP)
                                二、宏基因組學(16S部分)介紹以及上機操作
                                1.Virtual box 及Qiime2 安裝
                                2.Linux基礎知識介紹
                                3.Qiime2:數據處理,
                                質控,
                                生成feature,
                                進化樹構建,
                                多樣性分析,
                                差異分析,
                                物種注釋
                                三、R語言基礎及宏基因組相關統(tǒng)計分析
                                1.常用基本命令
                                變量賦值
                                文件讀寫
                                常用的統(tǒng)計函數
                                2.差異OTU及差異菌群分析
                                wilcox檢驗
                                3.相關性檢驗
                                差異OTU與樣本臨床信息相關性檢驗
                                4.alpha多樣性
                                5.beta多樣性
                                6.PCoA
                                7.機器學習
                                邏輯回歸
                                隨機森林
                                svm
                                 
                                五、報名辦法及費用: 
                                每人¥3980元(含報名費、培訓費、資料費、證書費)
                                團隊報名:4+1優(yōu)惠。(5位其中1位免除費用)
                                所報名參加學員贈送一個8G U盤(內含上課所有使用軟件與課件資料)
                                食宿可統(tǒng)一安排,費用自理。各單位人員報名參加,報名回執(zhí)表請回傳至會務處即可。
                                如單位有內訓需求,請將內訓方案傳至會務組,根據單位需求安排相應專家進行授課
                                 
                                六、頒發(fā)證書:
                                參加本次培訓通過考試審核可獲得《生物信息工程師》結業(yè)證書。報道時攜帶兩張藍底1寸照片,一張身份證復印件交給現(xiàn)場會務老師。
                                 
                                七、聯(lián)系方式:   
                                聯(lián)系人: 張琦 177 4456 9660
                                報名郵箱:zkcc_BIS@vip.163.com
                                                                                 
                                中科成創(chuàng)(北京)生物技術有限公司
                                                                                   二零一九年四月一日
                                 
                                參考附件:參會報名表.doc


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