多組學數據整合挖掘與分析（網絡）研討會

2023年12月1-3日 騰訊會議網絡會議室

【背景介紹】

2019年度國家自然基金醫學科學部共批資助10138項目，批助金額總計441310萬元。這些項目中大部分都與編碼基因有直接或間接的關聯。其中，與通路（pathway）關聯的有1349項，金額4.89億；與miRNA相關的有630項，金額2.3億；與lncRNA相關的有395項，金額1.45億，與甲基化相關的有213項，金額8748萬，與突變相關的有190項，金額7410萬；

如何獲得有創新意義的疾病靶標基因（mRNA，Protein，lncRNA，circRNA，miRNA，Mutation等）是項目申請及文章寫作時最常見的問題。

目前，多組學整合分析是一個非常熱門且創新的方向。通過多組學整合分析我們可以更加快速、準確的找到與研究方向關聯的biomarks。它的核心原理是期望通過高通量數據，找到所有基因在不同組學水平中的變化并進行分析，獲得關鍵基因在各個組學都有顯著作用。

多組學整合分析的原始數據來源有兩種：（1）自己采集樣本做高通量測序/芯片/質譜等；（2）使用公共數據庫中的組學數據（比如TCGA、GEO、EBI、SRA、CGGA、PRIDE等）。

那么我們即便有了非常好的數據，又該怎么辦呢？

用什么方法，什么工具？可以獲得哪些結果，生成哪些圖片呢？

基于這個目的，我們開展了該培訓班。通過三天的學習，我們了解多組學整合分析思路對項目及文章的幫助，以及實操常見的數據庫、在線工具和本地軟件。使得學員可以自己完成一個完整的分析報告并獲得疾病相關的靶標基因。

【主要內容】詳細內容見下文日程表

1. 多組學分析常用數據庫；
2. 多組學分析常用軟件和工具；
3. 教授對應的圖片制作方法（包含但不限于聚類熱圖、火山圖、富集分析圖、Venn圖、pathwaymap）

【會議預期】

通過兩天兩晚的學習，了解多組學整合分析思路對項目及文章的幫助，以及實操常見的數據庫、在線工具和本地軟件。使得學員可以自己完成一個完整的分析報告并獲得疾病相關的靶標基因。

【講師簡介】

宋偉博士

成果：參與完成了近百篇軟件著作權和發明專利的撰寫和申請；肺癌、胰腺癌、骨肉瘤、胃癌等數據庫的分析和構建；完成個體基因檢測流程和無創唐篩流程的開發。

研究方向：有近十年的生信分析經驗，擅長方向有轉錄組測序分析、芯片數據分析、疾病機理研究分析、疾病預后與基因關聯分析、項目分析思路設計以及個性化分析等，精通perl、R等編程語言。

培訓經歷：在上海、北京、廣州、沈陽、南京等城市舉辦過幾十場培訓班。

主辦方：上海統循會務咨詢有限公司

會議時間：2023年12月1-3日

會議地點：線上：騰訊會議網絡會議室

通過騰訊會議直播

收費標準：會務費：線上：3200元/人；

優惠政策：

1.提前確認報名及轉賬的，可以提前拿到學習材料

2.三人組團報名，每人優惠100元

3.四人組團報名，每人優惠200元，

4.六人組團報名繳費，可免1人會務費！

可以開正規會務發票，紙質邀請函（蓋紅章）。

注意事項：必須攜帶win10以上系統的電腦，現場不得錄音錄像。上課軟件為Cytoscape，Heml，GSEA，R和Rstudio。

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【會議日程】

通過本次研討會，您將學會以下作圖:

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