应用大数据挖掘方法（R语言）发表SCI论文经验交流班 （6月4-7日线上班）

Posted 2021-04-27 学霸资源宝库

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会务背景

本课程内容覆盖面广，含复杂生物医学数据分析

深层次数据挖掘及图表的可视化

案例讲解详细，实操性强

背景简介

 

    当前的大数据时代对生物医学领域产生了巨大的影响，已经成为生物医学领域的最新驱动力。数据分析及数据挖掘在生物医学领域的应用具有重要的意义。本讲座将以案例形式详细讲解如何应用R软件完成生物医学数据挖掘分析，涉及的数据挖掘方法均为当前较为热门的分析算法：例如决策树和随机森林分类器的构建、指标和样本的聚类与分类、各种热图的绘制以及临床和公共数据库的基因组数据挖掘等。讲座还将分享基因组数据与临床数据整合的分析思路及如何应用数据挖掘方法发表高水平生物医学论文的经验。

授课老师

来自首都医科大学副教授，擅长统计研究设计、各类型数据统计分析、生物医学大数据挖掘及生物信息学分析等。主持和参与多项国家级、省部级和局级科研课题。

内容安排

时间	培训内容
6月4日   （19:00- 21:00）	生物医学数据挖掘的概念	1.生物医学数据挖掘的基本概念 2.案例形式介绍临床科研中的生物医学数据挖掘思路 3.合理应用数据挖掘提升论文级别
	R软件的简单介绍	1.R软件的下载安装和基本运算 2.R软件的基本统计分析操作 3.R软件的图表绘制 4.统计分析批处理的R软件实现
6月5日   （19:00- 21:00）	生物医学数据挖掘—聚类与分类	1.聚类的概念及常用聚类方法(K均值聚类与系统聚类)的R软件实现及可视化 2.双向聚类热图的绘制 3.分类的概念，性能及评估 4.决策树与随机森林分类器的构建及R软件实现和可视化 5.主成分分析及应用主成分分析绘制分类图 6.聚类与分类案例论文讲解
6月6日   （13:30- 16:30）	生物医学数据挖掘—Logistic回归分析与生存分析	1. Logistic回归分析：列线图和校准图的绘制 2.决策曲线分析 3.Cox回归分析：列线图和校准图绘制 4.竞争风险的生存分析 5.案例论文讲解
	生物医学数据挖掘—关联规则	1.关联规则的概念 2.关联规则的概念及常用关联规则分析方法(Apriori算法) 3.关联规则分析的R软件实现及可视化 4.案例论文讲解
	基因组数据挖掘—肿瘤基因组数据挖掘的R软件包CancerSubtypes	1.数据导入及数据预处理（数据正态化，数据的缺失值填补） 2.聚类热图的绘制 3.提取差异表达基因 4.绘制火山图 5.应用非负矩阵分解聚类法进行肿瘤亚型分析(肿瘤亚型比较，绘制亚型聚类热图和Silhouette图)
6月7日   （13:30- 16:30）	基因组数据挖掘—疾病相关分子调控网络	1.分子网络数据库介绍 2.网络分析及可视化工具-Cytoscape软件介绍 3.基于GEO和TCGA公共数据库挖掘的论文写作与发表
	基因组数据挖掘—临床生物信息学研究热点的相关数据分析	1.肿瘤免疫浸润相关数据分析介绍及案例论文讲解 2.肠道菌群及代谢组学相关数据分析介绍及案例论文讲解 3.单细胞测序数据分析介绍及案例论文讲解

【会务时间】

2020年6月4日-7日   线上授课

【注册费用】

3200元/人。

可开会务、试剂检测、分析服务等发票，可回放

线下班开班可以零差价免费学

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6.13-14	线上	SPSS统计思维与实战学习班
6.13-14	线上	肠道菌与代谢研究思路与课题设计在线班
6.20-21	线上	影像组学应用与SCI论文写作学习班
6.20-21	线上	DNA及RNA甲基化数据分析与课题设计
7.4-5	线上	科研论文插图规范化学习班
7.4-5	线上	循证医学暨系统评价/Meta分析线
7.4-5	线上	临床医生如何利用TCGA及SEER数据库发文章
7.6-10	线上	单细胞测序数据挖掘与课题设计
7.11-12	线上	数据处理和图表制作线上班
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