python生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧实践技术应用
- 2026-02-01 05:45:54
视频教程
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前言
生物信息广泛涵盖基因组学、蛋白组学、系统生物学、表观遗传、非编码等前沿领域以及药物设 计、基因工程等应用领域。与传统的理论和实验学科不同，生物信息是一门数据科学，这就需要从业 者具备一定数据收集、管理、处理和分析的能力。在海量的组学数据面前，使用别人开发的软件及图 形界面操作往往不能解决工作中的问题，而简单的编程就可能解决问题，因而编程即成为一个生物信 息工作者的必备技能。本课程就是为生物信息初学者设计的编程研修班。选择 Python 作为生物信息的入门编程语言，是因为 Python 语言提供了从入门到高手的良好的学习曲线。Python 语言是至今为止最接近自然语言的编程语言，学过其它一些编程语言的学员甚至不 需要太多的训练就能读写其代码；模块化和面向对象的支持使得学员能不费力地从一个只能写几行代 码的操作员变成一个管理千行代码的程序员，同时书写良好可读性代码的编程习惯也会令其受益终 生；丰富的标准库和第三方包使得 Python 语言成为当前最好的“胶水语言”，把多方资源整合到一 起来解决工作中的问题。
主讲专家
谢剑波（教授）：主讲专家来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事生物数据分析与挖掘，基因测序等领域工作研究工作，以第一作者或通讯作者发表过多篇生物学一区、二区SCI高水平论文（如：Plant Cell、Plos genetics; New Phytologist; Journal of Experimental Botany等）。精通python语言等分析工具，具有丰富的科研及高通量测序数据分析与挖掘经验。
教学特色
1、原理深入浅出的讲解；
2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；
3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑；
证书及学时
发票开具
培训费用
课程安排
课程 | 主要内容 |
使用linux服务器环境学习python编程，不求内容的宽而泛。通过编程实例由浅入深，集中力量学习脚本编写 | |
专题一 Python生物信息经典案例解析与编程经验分享 | 1. python语言在生物信息学中的应用 2. python语言特点 3. 常见的生物信息数据类型及如何与python语言结合 4. Python生物信息使用场景介绍以及经典案例实操演示 (fasta序列的合并; 序列长度的批量计算；特定序列的提取；文本处理和格式整理；重测序结果vcf的操作；转录组差异基因结果的筛选；多物种基因家族信息的提取和统计；特定基因集合注释的批量添加……) 5. 生物信息大数据分析思路 6. 相关书籍与资料推荐 7. 自学编程经验分享 |
专题二 Python语法与案例操作 | 1. Python的安装及使用 2. Python在linux系统的运行 3. Python程序的运行 4. DOS、Unix命令行操作基本命令 5. Python变量定义、数字及基本运算 6. 字符串实例脚本编写（DNA序列的操作） |
专题三 Python语法与经典实例操作 | 1. 列表 2. 元组 3. 字典 4. 排序 5. 分位数 6. 异常处理 7. 经典实例脚本编写（基因名称与序列的存储、操作） |
专题四 Python语言数据处理技巧与经典实例操作 | 1. 函数、异常处理、 2. 正则表达式 3. 高通量测序技术类型及组学数据整合技巧 4. 经典实例脚本编写（正则表达式的匹配操作） |
专题五 Python语言编写循环与经典实例操作 | 1. Python 编写循环 2. 二代测序数据挖掘、与python的结合 3. 测序数据获得序列号 4. 经典实例脚本编写（循环操作） |
专题六 Python语言处理文件及论文写作技巧 | 1. 文件读取与输出 2. 如何使SCI论文更具科学性 3. (如何写作、摘要、Introduction、Results、Discussion如何写作才可以使审稿人眼前一亮) 4. 经典实例脚本编写（文件操作） |
专题七 Python 经典生物信息学数据处理实例 | 经典生物信息学数据操作实例巩固练习（部分基因序列从数据库中的提取、基因注释信息的添加、基因启动子序列的提取、数据的排序、数据格式的转换、批量数据的操作。。。。。） |
专题八 复习与答疑讨论 | 1．课程复习与总结（知识点梳理） 2．实例回顾、训练、巩固。 3．答疑与讨论（大家提前把问题整理好） |
注：请提前自备电脑及安装所需软件。
报名方式
详细报名流程，请联系课程负责人
贾楠：18330219991（微电）
QQ咨询：244389525
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【免费】多元统计分析、混合效应模型、结构方程模型、极值统计学、贝叶斯网络、copula
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