腾讯会议网络会议室 2022年3月5-9日
【背景介绍】
转录组数据除了mRNA之外，还有miRNA、lncRNA和circRNA等非编码RNA。它们在生物医药领域也起到了非常关键的作用。2019年度国家自然基金医学科学部共批资助10138项目，批助金额总计441310万元。初步统计，这些项目中大部分都与编码基因有直接或间接的关联。其中与miRNA相关的有630项，金额2.3亿；与lncRNA相关的有395项，金额1.45亿；
如何获得有创新意义的疾病靶标基因（mRNA，lncRNA，circRNA，miRNA等）是项目申请及文章写作时最常见的问题。因此我们基于全转录组数据分析的思路，把RNA层面的mRNA、LncRNA、circRNA和miRNA等分子分别给大家做一个分析实操，以及整合这几个RNA的分析思路（具体参见课程表）。
为了适应生物医药科研工作者的学习效率，我们开展了此次训练营培训班。周期是4周，每周两个晚上，这样完全不影响正常工作。共通过8个晚上（3h/晚，19点~22点）的学习，我们了解全转录组RNA分子的生信分析思路对项目及文章的帮助，以及实操常见的数据库、在线工具和本地软件。使得学员可以自己完成一个完整的分析报告并获得疾病相关的靶标基因。
【讲师简介】
宋伟博士
成果：参与完成了近百篇软件著作权和发明专利的撰写和申请；肺癌、胰腺癌、骨肉瘤、胃癌等数据库的分析和构建；完成个体基因检测流程和无创唐筛流程的开发。
研究方向：有近十年的生信分析经验，擅长方向有转录组测序分析、芯片数据分析、疾病机理研究分析、疾病预后与基因关联分析、项目分析思路设计以及个性化分析等，精通perl、R等编程语言。
主讲经历：在上海、北京、广州、沈阳、南京等城市举办过超过百场培训班。
主办方：上海循掘生物科技中心
会议时间：2022年3月5-9日
5-6日 两天，6-9日 四个晚上，每晚19：00-22：00 3小时
会议地点：腾讯会议网络会议室
收费标准：会务费：4200元/人
优惠政策：
1.提前确认报名及转账的，可以提前拿到学习材料
2.三人组团报名，每人优惠100元
3.四人组团报名，每人优惠200元，
4.六人组团报名缴费，可免1人会务费！
可以开正规会务发票，纸质邀请函（盖红章）。
注意事项：讲师基于win10电脑讲解，现场不得录音录像。上课软件为Cytoscape，Heml，GSEA，R和Rstudio。
【会议日程】
| 时间安排 | 课程表 | 介绍 | |
| 第一天 | 9:00~12:00 | 生信简介 | 生物信息介绍 |
| 高通量：测序及芯片介绍 非编码RNA的机制、调控模式（miRNA、lncRNA与circRNA） |
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| 经典生信SCI文章的解读，了解TCGA数据库、GEO 数据库这些公共数据的挖掘获得创新结论并发文章的思路。 非编码RNA的创新文献解读（含miRNA、lncRNA和circRNA） 免疫细胞浸润创新文献解读 |
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| TCGA数据库 NCBI GEO数据库 |
TCGA数据库：最全的癌症高通量数据公共库(简介) | ||
| TCGA数据库的介绍和使用（包含了转录组、基因组、表观组和临床信息数据） | |||
| GEO数据库介绍： 数据量最大的高通量公共数据库。 | |||
| GEO数据库的高通量芯片数据查找、筛选、探针转换、差异分析等。 | |||
| 13:30~17:30 | TCGA相关的下载工具 | TCGA数据库癌症数据下载：RNA-seq数据、miRNA-seq数据、及临床信息数据的下载 TCGA数据书库癌症数据的处理，获得关键mRNA、miRNA的表达谱矩阵。 |
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| 非编码RNA数据库简介 | miRNA 注释数据库（注释及序列下载） lncRNA注释数据库（注释及名称转换） circRNA注释数据库 |
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| 单细胞测序 | 单细胞测序数据挖掘思路 |
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| 第二天 | 9:00~12:00 | R语言基础 | R软件与Rstudio软件下载、安装、界面。 R语言基础：元素、向量、矩阵、数组 R语言函数：计算函数、统计函数等 R语言路径确认及修改 R语言文件（图、表）的导入和导出 |
| R语言实战 | R语言包：包的下载安装 R语言：差异分析limma包使用制作 |
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| 13:30~17:30 |
R语言实战 | 聚类热图制作 R语言pheatmap包做聚类热图 |
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| R语言ggplot2构建功能气泡图 | |||
| 基因功能分析 | DAVID功能富集分析——GO富集和KEGG pathway富集分析 | ||
| 通路map图构建 | |||
| 第一晚 | 19:00~22:00 |
免疫细胞浸润 | 免疫细胞浸润分析相关数据库及工具实操 |
| 免疫细胞浸润结果图片R语言作图 免疫细胞浸润结果生信结果解读 |
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| 第二晚 | 19:00~22:00 |
miRNA分析 | （1） 差异miRNA分析 （2） miRNA-mRNA数据库（验证和预测结果） （3） miRNA与靶基因结合位点（MRE）分析 （4） VENN图分析 （5） 癌症的miRNA预后分析 |
| lncRNA分析 | （1） miRNA-lncRNA数据库 （2） lncRNA-target分析 （3） lncRNA参与的ceRNA分析 （4） 共表达分析 |
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| 第三晚 | 19:00~22:00 |
circRNA分析 | circRNA-seq高通量测序解读 （1） miRNA-circRNA数据库 （2） circRNA参与ceRNA的分析 |
| 全转录组整合思路 | ceRNA（竞争性内源RNA）的机制 ceRNA关系对分析 ceRNA网络构建 |
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| 第四晚 | 19:00~22:00 |
网络图构建 | Cytoscape软件——网络图构建、美化及分析实操 |
| 结尾 | 串讲 | ||