[北京班 9月21-22日]重现纯生信文章套路--数据挖掘之基因共表达专题班
俗话说“凤生凤,龙生龙,老鼠生的会打洞”，基因型和表型之间的关系就是如此。现在基因型有了（基因突变，表达谱数据等等），表型也有了（样本性状，临床特征等等），如何将两者联系起来，找到关键基因，却往往令人感到束手无策，无从下手。
WGCNA（加权基因共表达网络分析）作为一款利器，应运而生。WGCNA利用基因表达数据，构建出加权的基因共表达网络，寻找共表达的基因模块(module)，探索基因模块与性状之间的关系，筛选出核心基因。
WGCNA可以应用到自己的芯片和测序数据，当然也能应用于公共数据，GEO和TCGA数据都适用。mRNA，miRNA，lncRNA，circRNA，甲基化等等一网打尽。做到真真的“一招鲜吃遍天”。
为此，小张聊科研团队开发了“基因共表达数据挖掘专题班”，该课程主要介绍WGCNA分析原理和应用，以及实战演练。通过动手分析GEO和TCGA数据深入理解WGCNA，并且重现SCI水平论文的工作。
课程亮点
1、讲解WGCNA原理和应用，开拓研究思路；
2、展示基因共表达纯生信paper，阐述WGCNA发文套路；
3、TCGA和GEO数据一网打尽，涵盖肿瘤数据库和综合性数据库，适用于各类疾病的研究；
4、详细介绍Cytoscape高级用法
5、“傻瓜式”操作，无论有没有R语言基础，都可以系统性重复WGCNA文章中的常见图，用模块化代码绘制一整套分析图，修改少量参数便可流畅运行。
6、授课老师经验丰富，功底深厚，讲课思路清晰。
可免费试听本次讲课老师线上公开课程：ceRNA网络构建理论与实操
试听链接（复制到浏览器）：https://ke.qq.com/course/422543
部分结果展示
Figure1. 确定基因共表达模块
Figure2. 基因之间的表达相关性
Figure3. 模块内基因与特征的相关性
Figure4. 模块内基因与特征的相关性
Figure5. 特征与各个模块的相关性聚类图
Figure6. GO富集结果
Figure7. KEGG富集结果
Figure8. 共表达网络
Figure9. 核心节点
Figure10. 核心子网络
Figure11. 生存曲线
会议信息
时间：2019年9月21日-22日
地点：北京
主讲人
李老师，生物信息学博士，有八年的测序数据分析经验。博士期间参与多个课题项目，涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，全基因组甲基化测序数据分析，全转录组测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文30余篇，其中一作及并列一作15篇。
工作期间积累了丰富的DNA，甲基化，RNA捕获测序，Amplicon捕获测序实验流程和数据分析经验。具有ctDNA数据分析经验，对变异数据进行注释, 指导临床用药。自行搭建Linux集群，开发测序数据全自动分析平台。
课程表
Day1 | |
8:00-9:00 | 报道，领取资料 |
9:00-12:00 | 背景知识介绍 |
WGCNA简介及应用 | |
WGCNA原理介绍 | |
WGCNA案例分享 （包括miRNA共表达网络和mRNA共表达网络） | |
12:00-13:00 | 午休 |
13:00-17:00 | R语言简介 |
R语言概述 | |
R软件及R包安装 | |
R语言语法及数据类型 | |
条件语句 | |
循环 | |
函数 | |
17:00-17：30 | 学员提问及讨论 |
Day 2 | |
9:00-12:00 | 利用TCGA数据构建共表达网络（实操，基于R） |
TCGA简介及数据下载 | |
鉴定共表达模块 | |
关联模块和性状 | |
模块GO,KEGG富集分析，气泡图，柱状图，KEGG通路图展示 | |
共表达网络构建，cytoscape展示，hub基因筛选 | |
生存分析（可选） | |
12:00-13:00 | 午休 |
13:00-17:00 | 利用GEO数据构建共表达网络（实操，基于R） |
GEO简介及数据下载 | |
鉴定共表达模块 | |
关联模块和性状 | |
模块GO,KEGG富集分析，气泡图，柱状图，KEGG通路图展示 | |
共表达网络构建，cytoscape展示，hub基因筛选 | |
生存分析（可选） | |
17:00-17:30 | 学员提问及讨论 |
适合人群
广大临床/科研工作者，研究生，有无生信基础均可参加。
注：
1、实际授课过程中，老师可能根据学员学习速度对课程进行微调。
2、请学员自带电脑，尽量使用windows系统（mac系统有可能部分软件无法使用，请勿使用XP系统，推荐win10），老师用win10系统进行讲解；电脑配置推荐8G及以上内存，否则部分软件运行可能会卡；想做个生信小能手，8G内存是标配！
3、本次课程第一天不需要编程，会使用一些带有图形用户界面的工具。第二天课程会使用R，功能高度模块化，代码量少。会对用到的代码进行详细讲解。
4、本次课程会以GEO和TCGA数据为例，课程中使用的方法对各类疾病RNAseq测序和芯片数据都适用，并非仅限于癌症研究；不限于数据库挖掘的数据，也适用于自己的测序数据和芯片数据。
报名费：
9月16日前 | 9月17日至20日 | 现场报名缴费 |
3000 | 3200 | 3500 |
两人组团报名，每人可优惠100元
三人组团报名，每人可优惠200元
四人及以上组团报名，每人可优惠300元
以上组团报名是指同时报名缴费，如报名缴费后新加学员，按照原来优惠金额计算。例如，两人报名，每人优惠100元，如报名缴费后再加一位学员，新的学员仍然优惠100元。
注：本次学习班提供两天的午餐，其余食宿费用自理，本次培训班按报名顺序排座位号，建议尽早报名。
特别说明：
为了鼓励往期其他班的学员更进一步，凡参加过小张聊科研任意线下培训班的学员自动获得200元优惠，与我方老师说明即可。
以上优惠条件不叠加。
报名请联系夏洛特（微信号：xzlky2015-training1），加微信时请注明“姓名+报名咨询”