课程大纲

每节课1小时一个主题，理论结合实战，学懂原理，实战实操，全是老司机多年经验和代码的无私分享。下面是课程安排，如11代表第一天第一节课，26代表第二天第六节课，41为两周后的线上集中视频答疑。

教程内容简介如下：

一、生信基础

Linux Shell和R语言是学习生信的两个基础程序语言，是后续分析和绘图的基础,保证你高效、稳定的使用群体基因组数据分析平台。

Shell和R学习大纲，首创Rstuio中鼠标点击可完成Shell脚本和R语言分析，既打开生信的大门，又不会增加生物学家时间成本

二、图表解读和绘制专题

针对很多老师缺少系统的生信背景，看不懂分析文章图表，更对绘制各式图表手足无措的情况。在培训上，我们将结合发表高水平文章，进一步讲解16种常用分析图的原理和使用范围，让你不仅读懂图，更知道如何应用于自己的研究，并亲自轻松完成绘图。

针对大家使用R语言绘图学习时间成本较高的问题，易生团队针对常用16种图开发了免费绘图网站，一键出图，更可鼠标点选参数修改图形的个性样式。

16种常用图形的表达的意义、使用场景和绘制。可使用我们的在线绘图工具实现。

三、群体基因组学理论和数据分析流程

群体基因组学背景知识

1. 背景：

   人类基因组计划（HGP）、大人群基因组计划（英国500万人基因组计划、美国百万退伍军人项目、法国基因组医学2025、澳大利亚基因组健康未来使命、中国百万人群全基因组测序计划）

2. 研究对象：

   人、动物、植物、微生物

3. 研究方法：

   表型数据收集、全基因组测序、全外显子组测序、长片段基因组测序、群组测序、单细胞测序等

4. 群体基因组学的研究热点：

   物种形成与分化、种质资源、农业育种、精准医疗、GWAS

5. 群体基因组学分析基本原理：

   变异、自然选择、中性理论、种群历史、选择清除等群体遗传学理论

6. 实验设计：

   样品制备和建库中的误区

7. 文章套路：

   群体基因组分析SCI文章的物种形成、揭示性状调控相关基因常用套路

8. 主流分析方法的适用范围：

   系统发育树构建、群体结构分析、GWAS等方法

群体基因组数据分析流程

1. 实验设计的编写

2. HiSeq/MiSeq数据的质控：

   fastqc, Trimmomatic, mulitqc

3. 质控流程：

   切除接头序列adaptor、去除低值碱基、质控

4. 检测SNP：

   clean reads回帖到参考基因组序列上，GATK、samtools和bcftools工具检测SNP

5. 高质量SNP筛选：

   GATK与samtools两种方法同时检测到的一致性的高质量SNP

6. 全基因组进化树构建：

   进化树模型和软件的选择,在线美化系统发育树 (iTol)

7. 从头组装全基因组数据和新基因的预测：

   针对测序深度较高的样本 (>50X)

四、群体遗传多样性高级分析

对于可重复计算要求比较高、对细节有进一步分析要求的学员，我们还会教大家当前最顶级的R语言统计分析框架，让你零基础轻松实现可重复计算，满足顶级文章的代码公开和网页可重复要求(这些资源在生信公司是价格几十万的绝密流程代码，一般人是没有机会见到的)。

1. 遗传多样性各种指数：

   π、θ、Tajima‘D等，并配合生物统计计算显著性

2. 种群分化系数的计算，展示种群间差异

3. 主成分分析 (PCA)，展示种群间差异

4. 连锁不平衡衰减图，snp之间的间距大于500k或者1M停止计算，预测半衰期

5. 种群结构分层分析，预测种群数目和比例

6. 基因流分析，预测不同种群之间发生的基因流

五、GWAS分析

1. 学习GWAS分析原理、常用结果展示样式及文章解读

   实战进行官网、本地、在线分析，并对结果进行整理，方便R分析

2. 对于不满足只用GenABEL工具做GWAS分析，可以提供Fastlmm软件进行分析的流程

3. 深度解析Q-Q图和曼哈顿图

4. 检测的显著SNP位点与基因功能的相关性

   

往期精彩回顾

主讲教师

主讲老师包括中科院微生物所多名本领域一线技术专家。

段守富，博士，2018毕业于中科院微生物研究所，微生物学专业博士，在Nature Communications, Current Biology等高水平杂志以第一作者发表文章，从事分析群体基因组学领域已有7年。（生信宝典注：这篇NC本来是应该发在Nature的，但被老外合作者不正当抢走了。拿走了我们的样品，招呼不打就发出了。）

贺鹏宇，中科院微生物硕博连续在读博士生（5年级）。熟悉群体基因组数据的处理及下游差异统计分析工作。目前主要研究方向为奇异酵母及非常见酿酒酵母的物种进化。

张日鹏，中科院微生物硕博连续在读博士生（3年级）。掌握群体基因组数据分析的基本流程和经验，得到了实验室数据分析的理论和实战的锻炼。目前主要研究方向为酿酒酵母碳代谢和絮凝能力的进化机制。

助教团队

十余名中国科学院、清华、北大博士(含在读)，轮值讲师和助教，辅助学员学习和矫正培训过程中不足的点。

授课模式

本课程以讲解流程和实际操作为主，采用独创四段式教学：

• 第一阶段 3天集中授课；

• 第二阶段 自行练习2周；

• 第三阶段 在线直播答疑；

• 第四阶段 培训视频继续学习；

• 实现教-练-答-用四个环节的统一协调。