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/Python编程语言、统计模型，并练习组学数据分析。
- 课程号：本科01133037，研究生01108148
- 参考教材：《统计学习导论》《Python机器学习基础教程》
- 2025年秋季课程信息
- 北大二教515 | 周二下午3-5点
- 增加Python语言和AI辅助编程的介绍
- 安装Anaconda （或Miniconda）和JupyterLab：用于数据处理和分析的Python安装版
- 课程作业计划：多元回归、表达谱分析和聚类、scRNA-seq分析、深度学习、大作业（文献复现或课题数据分析）
科研方法
- R1. 文献跟踪与学习
- R2. 课题与作图设计、文稿写作
- R3. 课题管理与时间管理
- R4. AI辅助分析与数据分析规范
- R5. 学术报告与学术交流
- ★科研十大法则系列 (做研究生 | 作图 | 口头报告 | 发表论文）
- ★科研方法文献汇总
课件下载
01、课程和编程语言介绍
【助教演示1】R/Python语言和环境介绍
02、线性回归、分布图、Tabula数据集
03、多元线性回归、作图颜色
04、类别数据与富集
05、RNA-seq转录组分析
【助教演示2】Linux系统及RNA-seq环境搭建与分析
【⏩下节预习】06、主成分分析和聚类
07、癌症基因组学、生信分析网站
08、高维线性回归、交叉验证
09、开放染色质、三维基因组
10、分类预测模型
11、单细胞转录组
【助教演示3】单细胞转录组分析和作图
12、网络生物学、置换检验
13、算法与编程优化
14、蛋白质组学
15、细胞可塑性与调控预测
16、深度学习模型
17、矩阵特征向量和分解