生物信息学入门课:最常用的生信N张图
  1. 课程说明及背景介绍

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      课程说明及背景介绍
      4分钟
  2. 学习heatmap(热图)

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      学习并理解热图的原理
      5分钟
  3. 芯片分析,RNASeq分析中必要的MA plot

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      学习并理解MAplot的原理
      4分钟
  4. 筛选目标的好帮手Volcanoplot(火山图)

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      学习并理解Volcano plot
      3分钟
  5. GO功能富集及其他富集分析的常用图表

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      GO功能富集及其他富集分析的常用图表
      9分钟
  6. 从另一个角度考虑富集分析的GSEA

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      GSEA的意义原理及图形解释
      8分钟
  7. 概率密度曲线及概率分布曲线

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      概率密度曲线及概率分布曲线
      4分钟
  8. 上机部分:使用R语言进行实战

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      实战操作:Volcano Plot(火山图)
      5分钟
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      实战操作:概率密度与累积分布及KS-test
      4分钟
    3. 录播
      实战操作:用R绘制GSEA分析图
      23分钟

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老师介绍

  • 孟浩巍

    孟浩巍

    就读于北京大学 生命科学学院,目前正攻读博士学位,擅长生物信息学,尤其是高通量测序数据的分析,创办了【生信坑】问答网站
简  介 本次课程是生物信息学入门课程的一部分,主要介绍了目前生信领域最常用若干种图表,详细解释了含义及画法,并在R语言中进行了实现。
个人简介
大家好,我是孟浩巍。很高兴能够在腾讯课堂与大家见面!


我目前就读与北京大学生命科学学院,正在攻读博士学位,在5年学习生物信息学分析的过程中积累了大量经验,很愿意分享给大家。
之前在某乎平台,我创建了一系列在线课程,先后有数万人参与并获得全部好评。

此外,我还创建了名为【生信坑】(可通过搜索引擎搜索)的生物信息学问答网站,欢迎大家有问题到网站上进行交流!

课程介绍
生物信息学是一门非常交叉的学科,统计学,计算机科学,机器学习,前端可视化甚至是软件工程都能在生物信息学这个交叉学科中找到用武之地。本次课程是生物信息学入门系列课程的一部分,在本次课程中将会着重与大家探讨与生物信息学中数据可视化相关的问题。

在学习和入门生物信息学的过程中,我们经常会有这样的两个困惑:一是在读论文或者听报告的时候看不懂一些生物信息学常用图表;二是手里拿到了实验数据,分析结果苦于不知道用什么样的图表去展示和突出。

其实这两个问题本质上都可以总结为数据可视化的问题,而数据可视化是一个非常大的题目,我们本次课程主要是为大家介绍生物信息学中一些常见的图表,比如heatmatp(热图),MAplot,volcano plot(火山图), 功能富集分析图(GO富集分析图),GSEA分析图等等。除此以外,我们还会为大家奉上相对应的R语言实现方法,帮助大家能够直接将视频内容应用到课题或者项目当中。

希望大家多多支持!

课程重要目录
  • 差异表达基因的heat map;
  • 展示基因分布特点的MA plot;
  • 突出筛选条件的volcano plot;
  • 功能富集分析最常用的figures(以GO分析为例);
  • GSEA的图表详解;
  • 探索整体分布的累积分布曲线;
  • 上述图表的R语言实现

* 课程提供者:孟浩巍