群体基因组学

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群体基因组

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课程概述

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老师介绍

  • 陈同

    陈同

    中国科学院遗传与发育生物学研究所生物信息博士,从事生物信息分析十年经验,在国际顶级杂志Cell Stem Cell发表生物信息分析封面文章。
简  介 群体基因组课程从分析平台搭建、Linux和R基础、图表解读和实战、群体基因组数据分析标准流程、基因组从头组装、基因功能注释、统计分析以及各类高级分析(进化树、连锁不平衡、种群分化与结构、GWAS等),和CNS级图片修改排版。

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。

编号 主题 简介
11 Linux基础 简介、优势、常用操作等
12 R基础 发展史、生物学中应用、ggplot2绘图
13 统计学基础 常用统计知识、方法和R语言的实现
14 群体基因组学 概念、发展史、研究中的应用、图表解析
15 重测序数据实战 从原始数据评估,比对
16 SNP鉴定 GATK、samtools和bcftools工具检测SNP
21 全基因组进化分析 系统进化树构建和iTOL在线美化
22 从头组装 重测序数据进行无参考基因组的从头组装
23 基因注释 基因预测,功能域预测,功能注释等
24 群体遗传学 概念、发展史、模型的介绍
25 群体分析1 遗传多样性参数计算
26 数据格式格式转换 vcf数据格式、plink数据格式的介绍与转换
31 群体分析2 Fst种群分化参数计算和PCA聚类分析
32 群体分析3 连锁不平衡分析和单倍型分析
33 群体分析4 种群结构分析
34 群体分析5 基因流分析
35 群体分析6 GWAS概念的介绍、发展史、应用案例分析
36 群体分析6 GWAS从头开始分析和上机操作
41 2周后在线答疑 知识点回顾、答疑

教程内容简介如下:

一、生信基础

Linux ShellR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 CommunicationsCurrent 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。

资料下载报名后支持下载

* 课程提供者:陈同

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