跨时代|颠覆认知！生命科学领域迎来史诗大爆发，势不可挡！

第一天

A1 代谢物及代谢组学的发展与应用

（1） 代谢生理功能；

（2） 代谢疾病；

（3） 非靶向与靶向代谢组学；

（4） 空间代谢组学与质谱成像（MSI）；

（5） 代谢流与机制研究；

（6） 代谢组学与药物和生物标志物。

A2 代谢组学实验流程简介

A3 色谱、质谱硬件原理

（1） 色谱分析原理；

（2） 色谱的气相、液相和固相；

（3） 色谱仪和色谱柱的选择；

（4） 质谱分析原理及动画演示；

（5） 正、负离子电离模式；

（6） 色谱质谱联用技术；

（7） LC-MS 的液相系统

A4 代谢通路及代谢数据库

（1） 几种经典代谢通路简介；

（2） 能量代谢通路；

（3） 三大常见代谢物库：HMDB、METLIN 和 KEGG;

（4） 代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench 和Metabolights.

第二天

B1 代谢物样本处理与抽提

（1）组织、血液和体液样本的提取流程与注意事项；

（2）用 ACN 抽提代谢物的流程与注意事项；

（3）样本及代谢物的运输与保存问题；

B2 LC-MS数据质控与搜库

（1）LC-MS 实验过程中 QC 样本的设置方法；

（2）LC-MS 上机过程的数据质控监测和分析；

（3）XCMS 软件数据转换与提峰；

B3 R软件基础

（1）R 和 Rstudio 的安装；

（2）Rstudio 的界面配置；

（3）R 的基本数据结构和语法；

（4）下载与加载包；

（5）函数调用和 debug；

B4 ggplot2

（1）安装并使用 ggplot2

（2）ggplot2 的画图哲学；

（3）ggplot2 的配色系统；

（4）ggplot2 画组合图和火山图；

第三天

机器学习

C1无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用

（1）大数据处理中的降维；

（2）PCA 分析作图；

（3）三种常见的聚类分析：K-means、层次分析与 SOM

（4）热图和 hcluster 图的 R 语言实现；

C2一组代谢组学数据的降维与聚类分析的 R 演练

(1)数据解析；

(2)演练与操作；

C3有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用

（1）数据用 PCA 降维处理后仍然无法找到差异怎么办？

（2）PLS-DA 找出最可能影响差异的代谢物；

（3）VIP score 和 coef 的意义及选择；

（4）分类算法：支持向量机，随机森林

C4一组代谢组学数据的分类算法实现的 R 演练

(1)数据解读；

(2)演练与操作；

第四天

D1 代谢组学数据清洗与 R 语言进阶

（1）代谢组学中的 t、fold-change 和响应值；

（2）数据清洗流程；

（3）R 语言 tidyverse

（4）R 语言正则表达式；

（5）代谢组学数据过滤；

（6）代谢组学数据 Scaling 原理与 R 实现；

（7）代谢组学数据的 Normalization；

（8）代谢组学数据清洗演练；

D2在线代谢组分析网页 Metaboanalyst 操作

（1）用 R 将数据清洗成网页需要的格式；

（2）独立组、配对组和多组的数据格式问题；

（3）Metaboanalyst 的 pipeline 和注意事项；

（4）Metaboanalyst 的结果查看和导出；

（5）Metaboanalyst 的数据编辑；

（6）全流程演练与操作

第五天

E1机器学习与代谢组学顶刊解读（2-3 篇）；

（1）Nature Communication 一篇代谢组学小鼠脑组织样本 database 类型的文献；

（2）Cell 一篇代谢组学患者血液样本的机器学习与疾病判断的文献；

（3）1-2 篇代谢组学与转录组学和蛋白组学结合的文献。

E2 文献数据分析部分复现（1 篇）

（1）文献深度解读；

（2）实操：从原始数据下载到图片复现；

（3） 学员实操。

DANCEING……

第一天

理论部分

高通量测序原理

高通量测序基础

测序方法及数据

二代测序数据分析流程

实操内容

R语言基础

R（4.1.3）和Rstudio的安装

R包安装和环境搭建

数据结构和数据类型

R语言基本函数

数据下载

数据读入与输出

第二天

理论部分

多组学基础

常用生物组学实验与分析方法

常用组学数据库介绍

批量处理组学数据

生物功能分析

基于转录组学的差异基因筛选，疾病预测

组学数据可视化

实操内容

Linux操作系统

Linux操作系统的安装与设置

网络配置与服务进程管理

Linux的远程登录管理

常用的Linux命令

在Linux下获取基因数据

利用Linux探索基因组区域

Shell script与Vim编辑器

基因组文件下载与上传

Linux权限管理

文件的身份

修改文件的所有者和所属组

修改文件权限

第三天

理论部分

介绍转录组学的基本概念和研究流程

RNA-seq数据的预处理和质量控制

序列比对和对齐评估

基因表达量估计和差异表达分析

实操内容

转录组测序数据质量控制

转录组数据比对

RNA-seq数据原始定量

主成分分析

原始定量结果差异分析

差异结果筛选及可视化

GO和KEGG通路富集分析

GSEA基因集富集分析

第四天

理论部分

表观遗传学的基本概念和技术介绍

DNA甲基化和组蛋白修饰的分析方法

表观组数据的预处理和质量控制

差异甲基化和差异修饰分析

甲基化和修饰的功能注释和富集分析

甲基化数据的整合分析和基因调控网络构建

表观组数据的可视化方法和工具

介绍其他表观组学技术（如染色质构象捕获）

实操内容

测序数据质量控制和检查

数据比对和多匹配问题

计算结合峰位置

IGV中组学结果可视化

差异peaks分析

结合程度矩阵计算

富集热图和曲线图绘制

第五天

理论部分

机器学习概述

线性模型

决策树

支持向量机

集成学习

模型选择与性能优化

实操内容

决策树算法实现

随机森林算法实现

支持向量机(SVM)算法实现

朴素贝叶斯算法实现

Xgboost算法实现

聚类算法实现

DBSCAN算法实现

层次聚类算法实现

第六天

理论部分

基因功能注释和富集分析

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）网络分析

转录因子分析和调控网络构建

转录组数据的可视化方法和工具

转录水平预测蛋白翻译水平

实操内容

创建Seurat对象

数据质控

测序深度差异及标准化

单细胞数据降维

批次效应去除

数据整合

亚群注释

GSVA通路活性分析

单细胞富集分析

DANCEING……

DANCEING……

第一天

 机器学习及微生物学简介

1. 机器学习基本概念介绍

 2. 常用机器学习模型介绍（GLM,BF,SVM,lasso,KNN等等）

 3. 混淆矩阵

 4. ROC曲线

 5. 主成分分析（PCA）

 6. 微生物学基本概念

 7. 微生物学常用分析介绍

R语言简介及实操

 1.R语言概述

 2.R软件及R包安装

 3.R语言语法及数据类型

 4.条件语句

 5.循环

第二天

机器学习在微生物学中的应用案例分享

1.利用机器学习基于微生物组学数据预测宿主表

 2.利用机器学习基于微生物组学数据预测疾病状态

 3.利用机器学习预测微生物风险

 4.机器学习研究饮食对肠道微生物的影响

微生物学常用分析（实操）

 1. 微生物丰度分析

 2. α-diversity，β-diversity分析

 3. 进化树构建

 4. 降维分析

 5. 基于OTU的差异表达分析，热图，箱型图绘制微生物biomarker鉴定

第三天（实操）

零代码工具利用机器学习分析微生物组学数据

1. 加载数据及数据归一化

 2. 构建训练模型（GLM, RF, SVM）

 3. 模型参数优化

 4. 模型错误率曲线绘制

 5. 混淆矩阵计算

 6. 重要特征筛选

 7. 模型验证，ROC曲线绘制利用模型进行预测

第四天（实操）

利用机器学习基于微生物组学数据预测宿主表型(二分类变量以及连续变量)

1. 加载数据（三套数据）

 2. 数据归一化

 3. OUT特征处理

 4. 机器学习模型构建（RF, KNN, SVM, Lasso等9种机器学习方法）

 5. 5倍交叉验证

 6. 绘制ROC 曲线，比较不同机器学习模型模型性能评估

第五天（实操）

利用机器学习预测微生物风险（多分类）

1.加载数据

2.机器学习模型构建（RF, gbm, SVM, LogitBoost等等）

3.10倍交叉验证

4.模型性能评估

利用机器学习预测刺激前后肠道菌群变化

1.数据加载及预处理

2.α-diversity，β-diversity分析

3. RF模型构建（比较分别基于OUT，KO，phylum的模型效果）

4.10倍交叉验证, 留一法验证

5.特征筛选及重要特征可视化外部数据测试模型

DANCEING……

第一天

蛋白质结晶前准备

1. 目的蛋白质信息检索（包括实操演示）

1.1 不同种属的蛋白

1.2 蛋白质一级结构的调查

1.3 蛋白质三级结构的预测

1.4 蛋白质理化特性的预测

1.5 蛋白质的配体和共价修饰

2. 分子克隆技术

2.1 目的基因的获取（包括实操演示）

2.2 目的基因的引物设计（包括实操演示）

2.3 传统克隆技术（涉及学习SnapGene软件，包括实操演示）

2.4 无缝克隆技术（涉及学习SnapGene软件，包括实操演示）

以某一基因进行操作演示

3. 利用大肠杆菌表达目的蛋白

3.1 目的蛋白的小量鉴定表达

3.2 目的蛋白的大量表达

3.3 收菌和裂解菌体

3.4 裂解液的离心

3.5 目的蛋白的浓缩

3.6 目的蛋白浓度的测定

4. 真核表达系统

第二天

蛋白质结晶准备

1.蛋白晶体结构的特征

1.1蛋白晶体的空间格子、晶胞和晶面指标

1.2蛋白晶体的对称性、点群、晶系和空间群

2. 蛋白质晶体生长的理论知识（详细讲解温度、pH值、离子强度、有机溶剂、沉淀剂，等等，对蛋白晶体生长的影响；影响蛋白质晶型的因素）

3. 蛋白质晶体生长条件的初筛（详细讲解晶体初筛的注意事项）

4. 蛋白质晶体生长条件的优化 （详细讲解晶体优化的方法，包括改变pH值、沉淀剂，等因素）

5. 晶种法优化蛋白质晶体生长条件

6. 蛋白晶体的挑选和防冻液的配制

第三天

蛋白晶体衍射数据收集

1.X射线衍射

1.1. X射线衍射原理

1.2. X射线衍射的电子密度

1.3. 晶体结构解析的相角问题

2. 上海光源线站BL18U1、BL19U1和BL02U1收集数据的方法 （重点详细讲解，可能需要更长的时间）

3. 蛋白晶体结构解析软件的安装（包括Ubuntu系统、Phenix软件、CCP4软件、PyMoL软件、XDS软件和Adxv软件）

第四天

蛋白晶体结构解析

1. 1. 晶体结构的解析

2. 1.1. 晶体结构解析流程

3. 1.2. Index、Intergrate和Scale

4. 1.3. 分子置换技术（包括实操演示）

5. 1.4. 蛋白晶体结构的重建（包括实操演示）

6. 1.5. 蛋白晶体结构的优化（包括实操演示）

7. 2. 晶体结构的精修（涉及COOT软件、Phenix软件和CCP4软件，包括实操演示）

8. 3. 晶体结构质量的评价指标（详细讲解各个评价指标）

9. 4. 蛋白质结构中加入小分子配体

10. 5. 在结构解析过程中，如何利用软件提高分辨率（重点讲解，需要较长的时间）

第五天

蛋白晶体结构的提交及展示

1. 从晶体生长到解析，详细剖析提高分辨率的方法（包括示例演示）

2. 蛋白晶体结构数据提交到PDB（包括实操演示）

3. 蛋白晶体结构的展示（包括实操演示）

DANCEING……