实用生物信息学（2）：多组学数据整合与深度挖掘

课程编码：180200100100P1011H 英文名称：Practical Bioinformatics (2): Integration and Deep Mining of Multi-Omics Data 课时：50 学分：2.50 课程属性：学科核心课 主讲教师：韩春生等

本课程是“实用生物信息学”的第二部分。通过该课程的学习，学生将能够掌握当代生物信息学研究中多组学数据整合与深度挖掘的基本概念、原理和技能。这是一门理论结合实际操作的重要课程，能够使一名有志于利用生物信息学方法从事生物医学研究的学生开启旅程，而不是停留在纸上谈兵和临渊羡鱼的境地。本课程注重实战，将会最大限度简化理论和算法的讲解。课程要求学生具有初步的编程经验和数据分析能力，但更大的挑战在于需要花较多时间进行课外学习和完成作业。

分子生物学、统计学、C语言或任何一门高级编程语言

第一章 生物数据的存储与可视化
第1节 计算技术与操作基础（Linux操作系统、网站建设(HTML/PHP)、数据库建设(SQL) 3学时 韩春生
第2节 R语言基础（R、Tidyverse、Bioconductor） 3学时 韩春生
第3节 数据可视化简介 3学时 韩春生
第4节 数据探索性分析 3学时 屠强
第二章 组学技术与数据分析
第1节 序列比对分析（经典FASTA/BLAST，短序列BWA） 3学时 韩春生
第2节 序列模式分析（Motif/ profile） 3学时 韩春生
第3节 转录组数据分析（Clustering/PCA） 3学时 韩春生
第4节 表观组学数据分析（ChIP-seq/ATAC-seq等） 3学时 韩春生
第5节 基因组高级结构分析（Hi-C/hiChIP等） 3学时 屠强
第三章 多组学数据的整合与深度分析
第1节 组学数据整合分析介绍 3学时 屠强
第2节 基因差异表达分析 3学时 屠强
第3节 单细胞转录组测序分析 3学时 韩春生
第4节 单细胞多组学整合分析 3学时 屠强
第5节 基因调控网络1 3学时 屠强
第6节 基因调控网络2 3学时 屠强
第7节 深度学习入门 3学时 韩春生
第四章 考试 2学时 韩春生
第1节 考试

韩春生 研究员
现任中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室精原干细胞研究组组长。2000年获美国密苏里州立大学生物化学博士学位，2000年至2003年任美国Lexicor Genetics & Pharmaceuticals公司高级生物信息科学家。目前利用干细胞、分子生物学、组学等技术研究生殖干细胞形成，分化，减数分裂的机理。在中国科学院研究生院主讲生物信息学相关课程10余年，3次获得院级优秀课程称号，1次获得朱李月华优秀教师奖。
屠强 研究员
现任中国科学院遗传与发育生物学研究所研究组组长，2003年在中国科学院上海生命科学研究院生化细胞所获得博士学位。2004-2010年在美国加州理工学院从事博士后研究，2010-2014年在美国加州理工学院任 Senior Research Fellow等职务。研究方向为系统生物学、发育生物学，目前利用斑马鱼、青鳉等模式动物及多组学技术，解析控制发育与再生的基因调控网络。