单细胞测序是从单个细胞水平对基因组和转录组进行研究。2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，彻底降低了单细胞测序的成本门槛。自此，单细胞测序技术被广泛应用于基础科研和临床研究。通过单细胞测序可以最大程度的反映细胞的异质性，发现新的细胞群和细胞亚群，并为阐明细胞状态转换的调控机理提供了技术保障。单细胞技术以及数据分析方法在肿瘤、发育生物学、免疫学、神经科学等领域有重要应用，是现今生命科学研究的热点。

空间转录组能够定位和区分功能基因在特定组织区域内的活跃表达，为研究和诊断提供宝贵见解。10x Visium 的推出使空间转录组成为了新的研究热点，受到广大研究者的青睐，其不仅可以提供研究对象的转录组等数据信息，同时还能定位其在组织中的空间位置，这对于癌症发病机制、神经科学、发育生物学等众多领域的研究都有重要意义。

“单细胞多组学技术”和“空间转录组技术”先后在2019年和2020年被Nature Methods评为年度技术方法。时间和空间维度多维研究技术结合，将以全新研究思路出发，既能够获得单个细胞间异质性，又能获得细胞在组织空间上的结构位置信息，发现更多未知且精细化结果。总而言之，单细胞测序+空间转录组测序：优势互补，同时获得细胞类型群体，以及基因表达和细胞的空间位置信息。

然而，如何对单细胞及空间转录组数据进行分析并结合生物学背景挖掘到更多有效信息也是困扰很多科研人员的一大难题。为了让更多的研究者了解单细胞及空间转录组数据分析和挖掘的常用思路以及数据分析软件的使用

生物医学是综合医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来的前沿交叉学科,基本任务是运用生物学及工程技术手段研究和解决生命科学，特别是医学中的有关问题。机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、等项目上都表现出了巨大的潜力，收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科，其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。

然而如何对单细胞及空间转录组数据进行分析并结合生物学背景挖掘到更多有效信息也是困扰很多科研人员的一大难题以及机器学习在生物医学领域发展缓慢，学习平台文献资料较少，培训学习迫在眉睫，应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家举办“单细胞及空间转录组设计分析与机器学习在生物医学”专题线上培训班，对于培训安排和培训质量一致评价极高，精心设计了具有前沿性、实用性和针对性强的理论学习和上机实操，培训请一定要认准我们！

全国各大高校、企业、科研院所从事机器学习、生物信息、生物计算、生命科学、生态、肿瘤、遗传、基因改造、细胞分化、植物学、微生物、生物医学大数据分析与挖掘、数学类专业、计算机科学、医学、疾病等研究的科研人员及人工智能爱好者

（完全适合零基础）

深度进行单细胞及空间转录组学的讲解和实操，让学员能够掌握单细胞及空间组学深度的课题设计思路及分析流程，系统学习理论知识及熟悉软件代码实操，数据挖掘、文章的复现，学会单细胞及空间组学数据的细胞鉴定、差异分析、功能富集、转录因子、拟时序分析、细胞通讯、双细胞鉴定、CNV推断等，熟练掌握这些分析模块的分析软件和参数使用等

机器学习(ML)在生物医学中应用，让学员能够学习理论知识及熟悉代码实操，ceRNA 网络构建、精通挖掘GEO、TCGA等数据库、文章的复现，以及利用机器学习方法筛选疾病相关的生物标志物、预测患病风险、预测患者预后、多种机器学习、计算方法综合预测等操作技能，大量演练操作，帮助科研人员利用这些公共数据库挖掘数据，独自完成自己的课题研究项目

助力学员发表Nature、Science、Cell等正刊及子刊杂志！

1、课程特色--全面的课程技术应用、原理流程、实例联系全贯穿

2、学习模式--理论知识与上机操作相结合，让零基础学员快速熟练掌握

3、课程服务答疑--主讲老师将为您实际工作中遇到的问题提供专业解答

主讲老师来自知名985高校，在Nature、Cell等系列杂志发表SCI论文60余篇，在肿瘤、发育、免疫、神经等多领域均有高分文章发表，知识不可谓不渊博，因此可为各研究方向老师提供有效的课题建议和分析方案。承担国家科技部、国家自然基金委和重点研发计划等多项课题。目前与多位国内院士团队和国外顶级实验室合作，已培训学员数千名，成功带领大家系统学习单细胞、空间、表观组学及基因组学等生信知识和技能，并指导多位学员发表CNS系列文章。

主讲老师来自国内高校李老师授课，生物信息学博士，有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，DNA，RNA，甲基化测序数据分析，单细胞测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。

单细胞及空间转录组设计分析与机器学习在生物医学应用相关推荐

单细胞及空间转录组设计分析与机器学习在生物医学+CADD计算机辅助药物设计应用专题
背景 "单细胞多组学技术"和"空间转录组技术"先后在2019年和2020年被Nature Methods评为年度技术方法.时间和空间维度多维研究技术结合,将以全 ...
单细胞及空间转录组高分文章解析！ceRNA学习！
培训背景单细胞测序是从单个细胞水平对基因组和转录组进行研究.2015年以来,10X Genomics.Drop-seq.Micro-well.Split-seq等技术的出现,彻底降低了单细胞测序的成 ...
热点综述 | 单细胞+空间转录组的整合分析方法总结
目前scRNA-seq将每个转录物与单个细胞相关联,但关于这些转录物在组织中的位置信息丢失了:相反的,空间转录组学技术知道转录物的位置,却不知道是哪个细胞产生了转录物.因此,scRNA-seq与空间转 ...
JSTA：将空间转录组原始数据转换成单细胞水平空间表达谱的专用工具
基于RNA杂交的空间转录组方法提供了极高的RNA检测准确率.然而其需要使用图像分割算法将图像分割成细胞,将RNA检测转换为空间单细胞数据.把mRNA分配给细胞仍然是一个具有挑战性的问题,会大大影响组合 ...
【空间转录组】MIA分析
之前讲过一篇空间转录组的文献,里面首次提出了Multimodal intersection analysis(MIA)的空间转录组分析思路. 讲解视频在B站 MIA分析可以用来评估空间上某个regio ...
包教会一对一跟着CNS学单细胞测序（含空间转录组、chipseq、RNAseq、Atacseq 和外显子等）3月13日开始...
报名成功立马送您往期所有视频预习本班实行"包教包会.一对一指导服务",即如果报本班,不仅有同步回放视频,而且一对一指导服务,解决学完无法消化问题.学不会免费继续学,直到学会为止. ...
Science亮点！ExSeq：完整生物组织的原位空间转录组分析
背景介绍新一代测序技术的革新使得我们对生物体的组学信息有了更深的了解,随着转录组技术的日渐普及,尤其是单细胞转录组技术的突飞猛进,使得我们对组织内细胞异质性的认识有了很大提升,另外, ...
前沿综述 | Nature子刊：空间转录组学的临床和转化价值
空间转录组(ST)和单细胞转录组(scRNA-seq)的结合作为一个关键的组成部分,将人体组织的病理表征与分子改变联系起来,确定了原位细胞间的分子通讯和时空分子医学知识.2022年4月1日Nature ...
Visium空间转录组
Visium空间转录组是在组织原位检测全转录组基因表达的一种技术,使得我们在检测基因表达水平的同时,获得基因在组织内部空间表达的位置信息.与空间转录组相比,传统的全基因转录组或单细胞转录组测序,丢掉了 ...
文献(8): 单细胞和空间分析揭示FAP+成纤维细胞和SPP1+巨噬细胞在结直肠癌中的相互作用
今天分享的这篇文献上个月刚发表在Nature Communications,主要内容是结合单细胞转录组和空间转录组技术,揭示了FAP+成纤维细胞和SPP1+巨噬细胞的互作,及其对于结直肠癌进展.免疫治 ...

单细胞及空间转录组设计分析与机器学习在生物医学应用

单细胞及空间转录组设计分析与机器学习在生物医学应用相关推荐

最新文章

热门文章