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【課程介紹】
基于大數(shù)據(jù)技術(shù)開展的研究和轉(zhuǎn)化，已成為新時代生物醫(yī)學領域研發(fā)的發(fā)展方向和最新驅(qū)動力。通過各種大數(shù)據(jù)挖掘來獲取高質(zhì)量的科研成果，以及通過合理的數(shù)據(jù)分析來提升研究水平，可以將普通的醫(yī)學論文轉(zhuǎn)化成高水平的SCI論文。通過此次培訓班的學習可以讓學員了解與掌握生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘的研究方法及公共數(shù)據(jù)庫分析，從而讓科研人員即使不做實驗也可以寫出高水平的SCI論文。本課程將以案例形式詳細講解如何應用R軟件完成數(shù)據(jù)挖掘分析，涵蓋當前較為熱門的分析算法：如決策樹和隨機森林分類器的構(gòu)建、指標和樣本的分類與聚類、各種熱圖的繪制、變量之間的關聯(lián)規(guī)則、競爭風險的生存分析、列線圖的繪制及公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)、單細胞測序數(shù)據(jù)和腸道菌群數(shù)據(jù)挖掘等。課程還將提供生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路及如何應用數(shù)據(jù)挖掘方法進行SCI論文的撰寫及發(fā)表。
【教師介紹】
首都醫(yī)科大學生物醫(yī)學工程學院教師，副教授，博士，碩士研究生導師，研究方向為生物統(tǒng)計與生物信息學。主講《醫(yī)學統(tǒng)計學》、《醫(yī)用數(shù)據(jù)挖掘》、《醫(yī)藥數(shù)理統(tǒng)計方法》、《臨床及分子生物學大數(shù)據(jù)處理》和《生物信息學技術(shù)概論》等課程。擅長統(tǒng)計研究設計、各類型數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)挖掘及生物信息學分析等，近幾年內(nèi)在相關領域以第一作者和通訊作者發(fā)表SCI論文30余篇，獲得國家計算機軟件著作權(quán)多項，主持和參與多項國家級、省部級和局級科研課題。
【培訓內(nèi)容】

時間安排	課程主題	培訓內(nèi)容
7月18日 8:30-11:30	生物醫(yī)學科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及R軟件基礎操作	1. 醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究背景及數(shù)據(jù)挖掘概念 2. 生物醫(yī)學科研中的數(shù)據(jù)挖掘思路及應用數(shù)據(jù)挖掘方法提升論文級別 3. R軟件實操 1）R軟件的下載和安裝 2）R軟件的基本運算(向量運算、矩陣計算) 3）應用R軟件進行數(shù)據(jù)匹配 4）R軟件的基本統(tǒng)計分析操作(t檢驗，卡方檢驗，線性回歸，logistic回歸) 5）R軟件的圖表繪制 6）統(tǒng)計分析批處理的R軟件實現(xiàn) 4. 問題答疑
7月18日 14:00-17:00	數(shù)據(jù)挖掘方法—分類 數(shù)據(jù)挖掘方法—聚類	1. 數(shù)據(jù)挖掘方法-分類 1）分類的概念 2）分類的性能與評估 3）決策樹與隨機森林分類器的構(gòu)建及R軟件實現(xiàn) 4）決策樹與隨機森林結(jié)果的可視化 5）主成分分析 6）應用主成分分析繪制分類圖 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法-聚類 1）聚類的概念及常用聚類方法(K均值聚類與系統(tǒng)聚類) 2）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的R軟件實現(xiàn) 3）K均值聚類與系統(tǒng)聚類的可視化 4）各種系統(tǒng)聚類圖及雙向聚類熱圖的繪制 3. 問題答疑
7月19日 8:30-11:30	數(shù)據(jù)挖掘方法—關聯(lián)規(guī)則 （5）數(shù)據(jù)挖掘方法—競爭風險模型的生存分析及列線圖、校準圖繪制 （6）基于公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘	1.數(shù)據(jù)挖掘方法—關聯(lián)規(guī)則 1）關聯(lián)規(guī)則的概念及常用關聯(lián)規(guī)則分析方法 2）關聯(lián)規(guī)則分析的R軟件實現(xiàn) 3）關聯(lián)規(guī)則的可視化 2. 數(shù)據(jù)挖掘方法—列線圖及校準圖繪制 1）Logistic回歸分析的列線圖和校準圖的繪制 2）決策曲線分析 3）Cox回歸分析的列線圖和校準圖繪制 4）競爭風險的生存分析 3. 基于公共數(shù)據(jù)庫的腫瘤基因組數(shù)據(jù)挖掘 1）數(shù)據(jù)導入及數(shù)據(jù)預處理 2）聚類熱圖的繪制 3）提取差異表達基因 4）繪制火山圖 5）應用非負矩陣分解聚類法進行腫瘤亞型分析 4. 問題答疑
7月19日 14:00-17:00	（7）疾病相關分子調(diào)控網(wǎng)絡 （8）基因組數(shù)據(jù)挖掘—臨床生物信息學研究熱點的相關數(shù)據(jù)分析 （9）數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解	1. 疾病相關分子調(diào)控網(wǎng)絡 1） 分子網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫介紹 2）網(wǎng)絡分析及可視化工具-Cytoscape軟件介紹 2. 基因組數(shù)據(jù)挖掘-臨床生物信息學研究熱點的相關數(shù)據(jù)分析 1）腫瘤免疫浸潤相關數(shù)據(jù)分析 2）腸道菌群及代謝組學相關數(shù)據(jù)分析 3）單細胞測序數(shù)據(jù)分析 3. 數(shù)據(jù)挖掘與SCI論文寫作案例講解 1）案例講解：應用決策樹和隨機森林獲得影響結(jié)局的決策準則及提取結(jié)局的重要風險因素 2）案例講解：應用分類與聚類進行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 3）案例講解：應用關聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 4）案例講解：生物數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)的整合分析思路—基于GEO和TCGA公共數(shù)據(jù)庫挖掘的SCI論文寫作與發(fā)表 5) 案例講解：腫瘤免疫浸潤相關的SCI論文寫作與發(fā)表 6）案例講解：腸道菌群相關的SCI論文寫作與發(fā)表 7）案例講解：單細胞測序相關的SCI論文寫作與發(fā)表 4. 問題答疑

【培訓對象】生物醫(yī)學相關的科研人員、高校老師及研究生；各醫(yī)院科研處、醫(yī)務處(科)、科教處(科)、護理部及臨床科室等相關人員。
【主辦單位】上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司
【會議費用】2800元/人，三人或以上一同報名，即可享受團隊優(yōu)惠，在原價格基礎上各減免200元。
付款方式：
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賬戶：kf@yanshudata.com（戶名：上海研數(shù)數(shù)據(jù)科技有限公司）
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