课程介绍
- 《基因组学数据分析》课程面向生物信息和湿实验室同学,学习R语言、统计模型,并练习组学数据分析。
- 2023年秋季开课信息:9月12日开始,每周二下午3:10-5:00,北京大学二教107。
- 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
- 课外材料:
2022/23年秋季课件
1、课程和R语言介绍:https://share.weiyun.com/pkNUVdjH
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/JzMmMgVz
【助教演示】初步认识Rstudio
3、多元线性回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/vDzv7smK
【作业1】https://share.weiyun.com/CNfPERd3
2022年秋季课件
【作业1】https://share.weiyun.com/XyGshslW
4、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/txbUAtbh
5、RNA-seq转录组分析:https://share.weiyun.com/WNBvhNue (数据)
【助教演示】Linux系统及RNA-seq环境搭建与分析
【作业2】https://share.weiyun.com/5bwKmBUe
6、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/yf3DhPir (数据)
7、癌症基因组学、生信分析网站:https://share.weiyun.com/z6PsM8p2
8、高维数据回归、探索性作图:https://share.weiyun.com/JPBrOOlK
9、开放染色质、三维基因组:https://share.weiyun.com/1qw4b5Wr
10、分类模型:https://share.weiyun.com/RYAUAVhk
11、单细胞组学:https://share.weiyun.com/c5LOJr1V
【助教演示】单细胞分析和作图
【作业3】https://share.weiyun.com/f7MfS44E
12、网络生物学、置换检验:https://share.weiyun.com/zHbJie17
13、计算性能优化:https://share.weiyun.com/08ONxIX3
14、蛋白质组学:https://share.weiyun.com/tUW6Ef5x
【作业4】https://share.weiyun.com/YDC0eaY8
15、细胞可塑性与调控预测:https://share.weiyun.com/eLYVNKmK
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/VL3Y1L2y
【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
8、高维数据回归、探索性作图:https://share.weiyun.com/xEizKkzb
9、开放染色质、三维基因组:https://share.weiyun.com/LHPlkJGm
【作业3】https://share.weiyun.com/gI7yf6d9
10、分类模型:https://share.weiyun.com/yZGs7zaR
11、单细胞组学:https://share.weiyun.com/pbSAWzUe
【助教演示】单细胞分析和作图
12、网络生物学、置换检验:https://share.weiyun.com/NI7w93vw
13、计算性能优化:https://share.weiyun.com/0mi12kQb
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
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、开放染色质、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
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、开放染色质、三维基因组:https://share.weiyun.com/TPhtxOpK
15、大数据处理、深度学习