玮瑜主办年3月25日-26日（周六日）上海
课程简介
随着大数据时代的到来，各种生物类公共数据库井喷，其中就包括癌症领域熟为人知的癌症基因图谱TheCancerGenomeAtlas(TCGA)数据库。TCGA由NCI牵头，作为美国攻克癌计划的一个大项目，投入了巨大的人力和物力，系统提供了癌症多组学测序和芯片数据，包括Geneexpression,DNAmethylation,CopyNumberVariation,Mutation等结果，同时也附有相应各测序样本的完整临床资料。TCGA为肿瘤基础医学和转化医学研究者提供了海量的基因组数据和与其关联的临床数据,这为挖掘有意义的基因组变化和发现影响肿瘤起始、发展、分化、转移等生物学机制提供了海量数据基础。然而传统的基础医学和转化医学研究者缺乏信息学基础来处理大规模癌症数据,因而在面对这些极其有价值的基因组数据时,往往心有余而力不足。作为医学信息领域研究者,我们需要将信息学和统计学知识运用到癌症基因组学数据分析的研究当中,作为连接大数据与基础医学研究者之间的一个纽带,帮助研究者去更好地挖掘探索这些数据。
课程内容、目标与特色
本次培训提供了一次系统了解TCGA数据产生，糅合、分析及挖掘的课程,使基础医学和转化医学研究者能更好地挖掘TCGA多组学数据，以便为自身科研项目服务。本次培训涵盖拟解决的问题包括：1、TCGA各组学数据下载。2、差异表达基因鉴定、共表达分析及聚类。3、差异甲基化区域鉴定及分析。4、基于TCGA数据挖掘癌症预后相关的甲基化位点和基因。
课程设置
第一天上午：TCGA概论及相关数据下载介绍
1.TCGA数据库基本概念介绍
2.使用TCGA下载单个癌症的RNAseq数据，miRNA表达数据，甲基化数据，突变数据和临床数据
第一天下午：R基本知识讲解；limma差异表达基因鉴定
1.了解R基本数据结构，各种软件包下载和安装
2.掌握差异表达基因分析
3.热图制作及聚类分析
第二天上午：WGCNA共表达分析；bumphunter差异甲基化区域鉴定及分析
1.掌握WGCNA共表达分析，利用VisANT进行共表达子网络构建
2.使用TCGA的k甲基化芯片数据鉴定差异化甲基化位点和区域
第二天下午：Cox回归及lasso筛选预后相关变量
1.利用survival包进行单因素cox回归分析并筛选变量
2.多因素cox回归分析并用lasso筛选最佳变量组合
3.利用构建的模型进行高低风险亚组鉴定及生存曲线绘制与比较
主办单位
上海玮瑜生物科技有限公司
时间地点
会务时间：年3月25日-26日24日报到会务地点：上海宝丰联大酒店（虹口区纪念路号）
注册费用：
元/人。授课期间发放纸质邀请函（盖章）和发票。按交费先后顺序确定座位号。会务期间提供午餐，晚餐自理。会议控制人数、请尽快报名。
报名方式：
填写下方回执表发送至报名邮箱：exosomes
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