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【課程介紹】
基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)展的研究和轉(zhuǎn)化，已成為新時(shí)代生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研發(fā)的發(fā)展方向和最新驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)各種大數(shù)據(jù)挖掘來(lái)獲取高質(zhì)量的科研成果，以及通過(guò)合理的數(shù)據(jù)分析來(lái)提升研究水平，可以將普通的醫(yī)學(xué)論文轉(zhuǎn)化成高水平的SCI論文。通過(guò)此次培訓(xùn)班的學(xué)習(xí)可以讓學(xué)員了解與掌握生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘的研究方法及公共數(shù)據(jù)庫(kù)分析，從而讓科研人員即使不做實(shí)驗(yàn)也可以寫出高水平的SCI論文。本課程將以案例形式詳細(xì)講解如何應(yīng)用R軟件完成數(shù)據(jù)挖掘分析，涵蓋當(dāng)前較為熱門的分析算法：如決策樹(shù)和隨機(jī)森林分類器的構(gòu)建、指標(biāo)和樣本的分類與聚類、各種熱圖的繪制、變量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則、競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)的生存分析、列線圖的繪制及公共數(shù)據(jù)庫(kù)的腫瘤基因組數(shù)據(jù)、單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)和腸道菌群數(shù)據(jù)挖掘等。課程還將提供生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行SCI論文的撰寫及發(fā)表。
【教師介紹】
首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院教師，副教授，博士，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樯锝y(tǒng)計(jì)與生物信息學(xué)。主講《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《醫(yī)用數(shù)據(jù)挖掘》、《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法》、《臨床及分子生物學(xué)大數(shù)據(jù)處理》和《生物信息學(xué)技術(shù)概論》等課程。擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)、各類型數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)挖掘及生物信息學(xué)分析等，近幾年內(nèi)在相關(guān)領(lǐng)域以第一作者和通訊作者發(fā)表SCI論文30余篇，獲得國(guó)家計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)多項(xiàng)，主持和參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)、省部級(jí)和局級(jí)科研課題。
【培訓(xùn)內(nèi)容】

時(shí)間安排	課程主題	培訓(xùn)內(nèi)容
7月18日 8:30-11:30	生物醫(yī)學(xué)科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及R軟件基礎(chǔ)操作	1. 醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究背景及數(shù)據(jù)挖掘概念 2. 生物醫(yī)學(xué)科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法提升論文級(jí)別 3. R軟件實(shí)操 1）R軟件的下載和安裝 2）R軟件的基本運(yùn)算(向量運(yùn)算、矩陣計(jì)算) 3）應(yīng)用R軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配 4）R軟件的基本統(tǒng)計(jì)分析操作(t檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)，線性回歸，logistic回歸) 5）R軟件的圖表繪制 6）統(tǒng)計(jì)分析批處理的R軟件實(shí)現(xiàn) 4. 問(wèn)題答疑
7月18日 14:00-17:00	數(shù)據(jù)挖掘方法—分類 數(shù)據(jù)挖掘方法—聚類	1. 數(shù)據(jù)挖掘方法-分類 1）分類的概念 2）分類的性能與評(píng)估 3）決策樹(shù)與隨機(jī)森林分類器的構(gòu)建及R軟件實(shí)現(xiàn) 4）決策樹(shù)與隨機(jī)森林結(jié)果的可視化 5）主成分分析 6）應(yīng)用主成分分析繪制分類圖 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法-聚類 1）聚類的概念及常用聚類方法(K均值聚類與系統(tǒng)聚類) 2）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的R軟件實(shí)現(xiàn) 3）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的可視化 4）各種系統(tǒng)聚類圖及雙向聚類熱圖的繪制 3. 問(wèn)題答疑
7月19日 8:30-11:30	數(shù)據(jù)挖掘方法—關(guān)聯(lián)規(guī)則 （5）數(shù)據(jù)挖掘方法—競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型的生存分析及列線圖、校準(zhǔn)圖繪制 （6）基于公共數(shù)據(jù)庫(kù)的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘	1.數(shù)據(jù)挖掘方法—關(guān)聯(lián)規(guī)則 1）關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念及常用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法 2）關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的R軟件實(shí)現(xiàn) 3）關(guān)聯(lián)規(guī)則的可視化 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法—列線圖及校準(zhǔn)圖繪制 1）Logistic回歸分析的列線圖和校準(zhǔn)圖的繪制 2）決策曲線分析 3）Cox回歸分析的列線圖和校準(zhǔn)圖繪制 4）競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)的生存分析 3. 基于公共數(shù)據(jù)庫(kù)的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘 1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入及數(shù)據(jù)預(yù)處理 2）聚類熱圖的繪制 3）提取差異表達(dá)基因 4）繪制火山圖 5）應(yīng)用非負(fù)矩陣分解聚類法進(jìn)行腫瘤亞型分析 4. 問(wèn)題答疑
7月19日 14:00-17:00	（7）疾病相關(guān)分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò) （8）基因組數(shù)據(jù)挖掘—臨床生物信息學(xué)研究熱點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)分析 （9）數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解	1. 疾病相關(guān)分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 1） 分子網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 2）網(wǎng)絡(luò)分析及可視化工具-Cytoscape軟件介紹 2. 基因組數(shù)據(jù)挖掘-臨床生物信息學(xué)研究熱點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)分析 1）腫瘤免疫浸潤(rùn)相關(guān)數(shù)據(jù)分析 2）腸道菌群及代謝組學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)分析 3）單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析 3. 數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解 1）案例講解：應(yīng)用決策樹(shù)和隨機(jī)森林獲得影響結(jié)局的決策準(zhǔn)則及提取結(jié)局的重要風(fēng)險(xiǎn)因素 2）案例講解：應(yīng)用分類與聚類進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 3）案例講解：應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 4）案例講解：生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路—基于GEO和TCGA公共數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 5) 案例講解：腫瘤免疫浸潤(rùn)相關(guān)的SCI論文寫作與發(fā)表 6）案例講解：腸道菌群相關(guān)的SCI論文寫作與發(fā)表 7）案例講解：?jiǎn)渭?xì)胞測(cè)序相關(guān)的SCI論文寫作與發(fā)表 4. 問(wèn)題答疑

【培訓(xùn)對(duì)象】生物醫(yī)學(xué)相關(guān)的科研人員、高校老師及研究生；各醫(yī)院科研處、醫(yī)務(wù)處(科)、科教處(科)、護(hù)理部及臨床科室等相關(guān)人員。
【主辦單位】上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司
【會(huì)議費(fèi)用】2800元/人，三人或以上一同報(bào)名，即可享受團(tuán)隊(duì)優(yōu)惠，在原價(jià)格基礎(chǔ)上各減免200元。
付款方式：
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賬戶：[email protected]（戶名：上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司）
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開(kāi)戶名稱：上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司
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【聯(lián)系咨詢】張老師 13788915181（手機(jī)/微信） 郵 箱：[email protected]
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