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北大李程老师的基因组学分析课程

生信技能树 单细胞天地 2022-08-10

早在2018年我们就推荐过北大李程老师的基因组学分析课程,最近看到2019-2020更新后的课程资料也出来了,快马加鞭推荐给大家。其官方链接是:http://3d-genome.life/

课程介绍

  • 本课程面向生物信息和湿实验室同学,学习R语言、统计模型和实例组学数据分析。
  • 2020年秋季开课信息:9月22日开始,每周二下午3:10-5:00,北京大学二教101
  • 欢迎选课或旁听,课程号:本科01133037,研究生01108148
  • 教材:《统计学习导论》中文版(京东),英文版

2020年秋季课件

1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/LGdZyxSX

【助教演示】初步认识Rstudio

2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/YzcmYetI

【作业1】https://share.weiyun.com/VgaLwqCg

3、多元线性回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/o2A3StOc

4、RNA-seq表达谱分析:https://share.weiyun.com/Rfa45NMh

【助教演示】RNA-seq基本分析流程(软件安装教程)

5、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/2Dj9TJTU

【作业2】https://share.weiyun.com/xgKpbG1Q

6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/HDbO3zRO

7、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/hg1djFpQ

8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/22RBUTlS

【作业3】https://share.weiyun.com/lUxkOiEw

9、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/b9RcAUjh

10、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置(1月18日提交):https://share.weiyun.com/DnIHcSn7

【助教演示】单细胞分析和作图

【课外材料】课题与时间管理:https://share.weiyun.com/UoL3vf4o

11、分类模型:https://share.weiyun.com/BOfz46zl

【作业4】https://share.weiyun.com/XrmCfhsO

2019年秋季课件

1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/8aFqJvpe

2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/hcp3nBPS

3、文献跟踪和学习、文稿组织:https://share.weiyun.com/5QU1vqe

【作业1】https://share.weiyun.com/5fvVxn5

4、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/5dlu63C

5、多元回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/5M1ukkw

6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/5ltWA8u

【作业2】https://share.weiyun.com/5AFGPUe

【课外材料】研究与数据分析可重复性:https://share.weiyun.com/509OqYm

7、RNA-seq表达谱分析、作图误区:https://share.weiyun.com/5ejjIHZ

8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/5mRRoOK

9、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/5xLGGRd

【作业3】https://share.weiyun.com/5JEcdY9

10、分类方法:https://share.weiyun.com/593WzFf

11、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/5SwJ1mw

12、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置:https://share.weiyun.com/2pOuJ2cU

13、生物网络分析、置换检验:https://share.weiyun.com/51zfxs1

【作业4】https://share.weiyun.com/5vLvz9u

14、染色质开放性、三维基因组:https://share.weiyun.com/5YiO3u2,文献:https://share.weiyun.com/lwFI0LfT

15、大数据处理、深度学习:https://share.weiyun.com/xpVFrpSP,文献:https://share.weiyun.com/MQlCjz1N


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