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多组学数据整合挖掘与分析研讨会（2023年1月13-15日，腾讯在线会议）
【背景介绍】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。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，与通路（pathway）关联的有1349项，金额4.89亿；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，与甲基化相关的有213项，金额8748万，与突变相关的有190项，金额7410万；
如何获得有创新意义的疾病靶标基因（mRNA，Protein，lncRNA，circRNA，miRNA，Mutation等）是项目申请及文章写作时最常见的问题。
目前，多组学整合分析是一个非常热门且创新的方向。通过多组学整合分析我们可以更加快速、准确的找到与研究方向关联的biomarks。它的核心原理是期望通过高通量数据，找到所有基因在不同组学水平中的变化并进行分析，获得关键基因在各个组学都有显著作用。
多组学整合分析的原始数据来源有两种：（1）自己采集样本做高通量测序/芯片/质谱等；（2）使用公共数据库中的组学数据（比如TCGA、GEO、EBI、SRA、CGGA、PRIDE等）。
那么我们即便有了非常好的数据，又该怎么办呢？
用什么方法，什么工具？可以获得哪些结果，生成哪些图片呢？
基于这个目的，我们开展了该培训班。通过三天的学习，我们了解多组学整合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。
【主要内容】详细内容见下文日程表1.多组学分析常用数据库；2.多组学分析常用软件和工具；3.教授对应的图片制作方法（包含但不限于聚类热图、火山图、富集分析图、Venn图、pathwaymap）
【会议预期】通过两天两晚的学习，了解多组学整合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。
培训经历：在上海、北京、广州、沈阳、南京等城市举办过几十场培训班。
主办方：上海循掘生物科技中心会议时间：2023年1月13-15日会议地点：线上：腾讯会议网络会议室通过腾讯会议直播收费标准：会务费：线上：3200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：必须携带win10以上系统的电脑，现场不得录音录像。上课软件为Cytoscape，Heml，GSEA，R和Rstudio。
本文完