基因组学分析课程

课程介绍

  • 本课程面向生物信息和湿实验室同学,学习R语言、统计模型和实例组学数据分析。
  • 2021年秋季开课信息:9月14日开始,每周二下午3:10-5:00,北京大学三教503
  • 欢迎选课或旁听,课程号:本科01133037,研究生01108148
  • 参考书:《统计学习导论》中文版京东),英文版

2021年秋季课件

1、课程和R语言介绍:https://share.weiyun.com/htbc0Zou
【作业1】https://share.weiyun.com/B3tYINPm
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/i1Gd20vI
【助教演示】初步认识Rstudio
3、多元线性回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/ubJ5OpB5
4、分类数据与富集;大作业布置(1月10日提交):https://share.weiyun.com/zQlC5Z5v
5、RNA-seq表达谱分析:https://share.weiyun.com/vN4CZndh
【助教演示】RNA-seq上下游环境搭建与分析
【作业2】https://share.weiyun.com/yn4ZPMsu
6、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/dWTYkUPk
7、癌症基因组学、生信分析网站:https://share.weiyun.com/wBpmq7S8
【课外材料】组学课题、作图与文稿设计:https://share.weiyun.com/7Lz1aJAR
8、高维数据回归、探索性作图:https://share.weiyun.com/xEizKkzb
9、染色质开放性与高级结构:https://share.weiyun.com/LHPlkJGm
【作业3】https://share.weiyun.com/gI7yf6d9
10、分类模型:https://share.weiyun.com/yZGs7zaR

2020年秋季课件

1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/LGdZyxSX
【助教演示】初步认识Rstudio
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/YzcmYetI
【作业1】https://share.weiyun.com/VgaLwqCg 
3、多元线性回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/o2A3StOc
4、RNA-seq表达谱分析:https://share.weiyun.com/Rfa45NMh
【助教演示】RNA-seq基本分析流程软件安装教程
5、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/2Dj9TJTU
【作业2】https://share.weiyun.com/xgKpbG1Q
6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/HDbO3zRO
7、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/hg1djFpQ
8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/22RBUTlS
【作业3】https://share.weiyun.com/lUxkOiEw
9、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/b9RcAUjh
10、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置(1月18日提交):https://share.weiyun.com/DnIHcSn7
【助教演示】单细胞分析和作图
【课外材料】课题与时间管理
11、分类模型:https://share.weiyun.com/BOfz46zl
【作业4】https://share.weiyun.com/XrmCfhsO
12、贝叶斯模型、生物网络分析:https://share.weiyun.com/oiJ3qB1H
13、染色质开放性、三维基因组:https://share.weiyun.com/lKsL3K9M
【习题课】ATAC-seq及Hi-C分析
14、深度学习模型:https://share.weiyun.com/CClC0nYg

2019年秋季课件

1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/8aFqJvpe
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/hcp3nBPS
3、文献跟踪和学习、文稿组织
【作业1】https://share.weiyun.com/5fvVxn5
4、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/5dlu63C
5、多元回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/5M1ukkw
6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/5ltWA8u
【作业2】https://share.weiyun.com/5AFGPUe 
【课外材料】研究与数据分析可重复性
7、RNA-seq表达谱分析、作图误区:https://share.weiyun.com/5ejjIHZ
8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/5mRRoOK
9、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/5xLGGRd
【作业3】https://share.weiyun.com/5JEcdY9
10、分类方法:https://share.weiyun.com/593WzFf
11、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/5SwJ1mw
12、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置:https://share.weiyun.com/2pOuJ2cU
13、生物网络分析、置换检验:https://share.weiyun.com/51zfxs1
【作业4】https://share.weiyun.com/5vLvz9u
14、染色质开放性、三维基因组:https://share.weiyun.com/TPhtxOpK
15、大数据处理深度学习