生信技能树培训班课件

生物信息学生信技能树培训班课程导览与学习目标全流程掌握基础工具理解生信分析全流程与关键技术，建立系统性思维框架掌握、、等基础工具，打牢技术根基Linux RPython主流软件实战能力熟悉主流生信软件与数据分析方法，应对多样化需求结合真实案例提升实战能力，快速转化为科研产出通过节系统课程，您将建立完整的生信知识体系，从零基础到能够独立完成复杂项目分析课程采用循序渐进的方式，每个章节都配备实际操作练30习，确保学以致用第一章生物信息学基础知识核心概念回顾生物信息学是应用计算技术解析生物大数据的交叉学科理解生物大分子与中心法则是进入这一领域的基础基因组学研究生物体的完整序列及其功能DNA转录组学分析表达模式，揭示基因调控网络RNA蛋白质组学探索蛋白质表达、修饰与相互作用生信数据类型测序数据（）、基因表达矩阵、变异信息（）、蛋白质结构数据等各具特FASTQ VCF点，需要针对性的分析策略基础与命令行操作Linux是生信分析的必备技能，命令行操作能够高效处理大规模数据掌握以下核心命令是开启生信之旅的第一步Linux123文件与目录管理文本处理工具进程与权限管理ls-lh#列出文件详细信息grep patternfile.txt#搜ps aux|grep process#查看进cd/path#切换目录索匹配行程mkdir data#创建目录awk{print$1}data.tsv#提top#实时监rm file.txt#删除文件取列控sed、s/o、ld/ne被w/称g为f文il本e.处t理xt三#剑替客，chmod755script.sh#修改权grep awksed换文本限这些基础命令构成了操作的基石，熟是生信数据预处理的核心工具合理的进程和权限管理确保分析任务稳定运Linux练使用可大幅提升工作效率行c，h避ow免n资us源er冲:g突roup file#更改所有者语言基础与统计分析R为什么选择？RR是生信领域最流行的统计分析语言，拥有丰富的生物信息学专用包（Bioconductor），能够完成从数据处理到高级统计分析的全部任务010203环境搭建与包管理数据导入导出常用统计检验安装R和RStudio，使用install.packages和掌握read.table、read.csv等函数读取数据，t检验比较两组均值差异，卡方检验分析分类变量BiocManager安装所需的包，建立稳定的分析环使用write.table输出结果，理解数据框关联，超几何检验用于富集分析，这些是生信统计境（data.frame）的基本操作的基础方法基础与数据处理Python凭借简洁的语法和强大的数据处理能力，成为生信分析的另一重要工具提供了交互式编程环境，特别适合数据探索和结Python Jupyter Notebook果展示环境搭建文件操作处理Pandas安装或，创建虚拟环使用读写文件，掌握列表、字典、集是数据分析的核心，支持Anaconda Minicondaopen DataFramePython境，使用或管理包依赖合等数据结构的灵活运用高效的数据清洗、转换与聚合操作pip conda实用技巧结合的可视化功能，可以即时查看数据处理结果，大大提升分析效率和代码调试体验JupyterNotebook第二章高通量测序数据分析流程高通量测序（）技术革新了生物学研究，能够在短时间内产生海量基因组数据理NGS解数据特点和质量控制是进行下游分析的前提NGS1原始数据质控使用评估测序质量，检查碱基质量分布、含量、接头污染等指FastQC GC标2数据过滤去除低质量碱基和接头序列，提高后续比对准确率Trimmomatic3序列比对适合短读长比对，在全基因组测序中表现优异，选择合适Bowtie2BWA工具至关重要差异表达分析RNA-seq分析流程概览RNA-seq是研究基因表达的金标准方法，通过比较不同条件下的转录本丰度，揭示基因调控机制构建计数矩阵使用HTSeq或featureCounts统计每个基因的读段数归一化处理消除测序深度和基因长度的影响差异分析DESeq2或edgeR识别显著差异表达基因功能富集GO和KEGG注释揭示生物学意义关键参数差异倍数（Fold Change）通常设为2倍，校正后P值（FDR）小于

0.05被认为显著合理的阈值设置能够平衡敏感性和特异性数据分析基础ChIP-seq染色质免疫共沉淀测序（）用于全基因组范围内研究蛋白质相互作用，是表观遗传学研究的重要技术ChIP-seq-DNA峰值识别调控元件预测结果可视化是最常用的峰识别软件，通过比较结合贝叶斯模型和序列特征，可预测启动使用浏览器查看峰分布，绘制峰与基因MACS2IGV实验组与对照组信号，识别富集区域子、增强子等调控元件的位置和活性，为理的关系图，通过热图展示多个样本的信号强（）关键参数包括值阈值和峰宽解基因调控网络提供依据度模式，直观呈现分析结果peaks P设置群体遗传学分析工具群体遗传学分析揭示物种进化历史、群体结构和适应性变异，是理解生物多样性的重要手段主成分分析PCA通过降维技术可视化样本间的遗传关系，第

一、二主成分通常能解释大部分遗传变异，快速识别群体分层现象分析ADMIXTURE基于最大似然法推断个体的祖源成分，K值选择是关键，通过交叉验证确定最优群体数目，揭示混合历史关联分析GWASGEMMA软件支持线性混合模型，有效控制群体结构和亲缘关系的混杂效应，识别与表型显著关联的遗传变异位点遗传多样性计算核苷酸多样性π、期望杂合度He等指标，评估群体的遗传健康状况，为保护遗传学提供定量依据第三章实用生信软件与工具集工具链完善提升效率除了专业的生信分析软件，掌握项目管理和自动化工具同样重要这些辅助工具能够显著提升工作效率，规范化分析流程Git版本控制追踪代码和分析脚本的变更历史高性能计算集群利用并行计算处理大规模数据Markdown报告自动化生成可重复的分析文档最佳实践建立标准化的项目目录结构（data/、scripts/、results/），使用Git管理代码版本，编写README文档记录分析流程，这些习惯将使您的科研工作更加高效和可重复脚本与自动化流程Shell脚本是连接各个生信工具的粘合剂，通过编写脚本可以实现复杂分析流程的自动化，避免重复劳动，减少人为错误Shell123基础语法掌握批处理脚本工作流管理变量赋值、条件判断（）、循环语句编写通用脚本模板，通过参数传递处理不同基于依赖关系自动执行任务，if-else Makefile（）是编程的基础，管道符数据集，使用数组和函数提高代码复用性，使用语法定义流程，for/while ShellSnakemake Python号能够优雅地串联多个命令添加日志记录便于调试支持并行化和断点续传，是大型项目的理想|选择for filein*.fastq;dofastqc$file-o qc_results/done数据可视化技巧优秀的可视化能够直观传达复杂的数据模式，是科研论文和报告中不可或缺的部分掌握专业的可视化工具和技巧，让您的数据说话语言可视化降维可视化R ggplot2Python基于图层语法，通过组合提供底层绘图用于线性降维，matplotlib PCAt-几何对象、统计变换和坐接口，在此基础和擅长保留局seaborn SNEUMAP标系统创建出版级图表上提供统计图形，两者结部结构，适合单细胞等高支持主题定制，实现风格合能够制作各类专业图维数据的可视化探索统一表机器学习在生信中的应用机器学习为生物信息学带来了新的分析视角，能够从复杂数据中自动发现模式，构建预测模型，加速生物学发现特征选择数据准备降维和重要性评估特征工程和数据清洗模型训练选择合适算法拟合应用部署模型评估预测新样本结果交叉验证和性能测试随机森林和支持向量机（）是生信中最常用的分类算法，前者能够评估特征重要性，后者在高维数据中表现优异深度学习特别是卷积神经网络SVM（）在基因组序列分析、蛋白质结构预测等领域展现出巨大潜力CNN第四章单细胞与空间转录组分析单细胞测序技术打破了传统测序的局限，能够在单个细胞分辨率上解析基因表达异bulk质性，揭示稀有细胞类型和发育轨迹技术平台质控要点、、过滤低质量细胞（基因数过少）和双细10x GenomicsSmart-seq2等平台各有特点，通量胞（基因数异常高），去除线粒体基因Drop-seq10x高成本低，覆盖度好适合占比过高的细胞，确保数据质量Smart-seq2全长转录本分析分析工具（语言）和（）是两大主流分析包，提供从质控、归一Seurat RScanpy Python化、聚类到可视化的完整流程空间转录组数据解析空间信息的价值空间转录组技术（如、）在保留组织空间位置的同时测量10x VisiumSlide-seq基因表达，能够研究细胞在组织微环境中的相互作用和功能分区分析策略将空间坐标与表达矩阵整合•识别空间变异基因（）•SVGs进行空间聚类和功能域划分•整合单细胞数据进行细胞类型反卷积•典型案例在肿瘤微环境研究中，空间转录组能够精确定位免疫细胞浸润区域，揭示肿瘤免疫互作的空间模式，为精准治疗提供理论依据-调控与剪接分析RNA转录后调控是基因表达调控的重要环节，可变剪接、多腺苷酸化和蛋白互作共同塑造转录组的复杂性和多样性RNA-可变剪接分析分析解析APA CLIP-seq、等工具检测外显子跳跃、内含可变多腺苷酸化（）影响稳定性和定技术捕获结合蛋白的靶标，通过rMATS SUPPAAPA mRNACLIP RNApeak子保留等剪接事件，量化剪接异构体的表达差位，、等软件识别不同位识别结合位点，结合分析预测调控DaPars QAPApolyA callingmotif异，揭示疾病相关的剪接失调点的使用模式规则第五章生信项目实战案例理论学习需要通过实战巩固本章将通过三个真实案例，演示从数据获取、分析到结果解读的完整流程，帮助学员建立系统性的项目思维010203明确研究问题数据获取与质控核心分析确定科学假设和分析目标下载公共数据或处理原始测序文件应用合适的算法和工具进行深入分析0405结果解读报告撰写结合生物学知识阐释数据背后的含义制作清晰的图表和文字说明案例肿瘤转录组差异表达分析1研究背景通过比较肿瘤组织与癌旁正常组织的转录组数据，识别关键的差异表达基因，探索潜在的治疗靶点和生物标志物分析流程从或数据库下载数据

1.TCGA GEORNA-seq使用和进行质量评估

2.FastQC MultiQC或比对到参考基因组

3.STAR HISAT2生成基因表达矩阵

4.featureCounts识别差异表达基因（）

5.DESeq2|log2FC|1,FDR

0.05功能注释与网络对上调和下调基因分别进行富集和通路分析，使用或GO KEGGSTRING构建蛋白互作网络，识别基因Cytoscape hub案例单细胞免疫细胞亚群鉴定2免疫系统的异质性是理解免疫应答和疾病机制的关键单细胞技术能够精细解析免疫细胞的亚群组成和功能状态数据预处理1使用Seurat创建对象，过滤低质量细胞，归一化和寻找高变基因，进行PCA降维2细胞聚类基于前20个主成分构建KNN图，使用Louvain算法聚类，UMAP或t-SNE可视化细胞分布标记基因识别3FindAllMarkers函数找到每个cluster的特征基因，根据已知免疫细胞标志物（如CD

3、CD

8、CD4等）注释细胞类型4轨迹推断Monocle3或Slingshot推断细胞发育轨迹，识别分化路径上的关键转录因子和信号通路微环境解析5分析不同免疫细胞亚群的比例变化，使用CellChat或NicheNet推断细胞间通讯，揭示免疫微环境特征案例关联信号挖掘3GWAS全基因组关联研究（GWAS）通过比较病例和对照的基因型差异，识别与复杂疾病或性状关联的遗传变异位点数据整合整合表型数据（如身高、疾病状态）和基因型数据（SNP芯片或测序），进行质控去除低质量变异位点和样本关联分析使用PLINK或GEMMA进行关联检验，线性混合模型校正群体分层和亲缘关系，设定全基因组显著性阈值（P5×10⁻⁸）精细定位对显著信号区域进行条件分析和连锁不平衡（LD）分析，缩小候选基因范围，结合功能注释推测致病变异生物学解读查询关联基因的功能，检索已有文献和数据库（如GTEx查看eQTL），提出关于遗传变异影响疾病的假设生信数据管理与备份策略数据是科研的生命线合理的数据管理不仅能防止数据丢失，还能提高协作效率，确保研究的可重复性建立规范的数据管理体系是每个生信从业者的基本素养目录结构规范版本控制采用清晰的目录命名raw_data/、processed_data/、scripts/、results/、使用Git管理代码和关键配置文件，定期提交更改并添加有意义的commit信docs/，使用日期和版本号标记重要文件息，保持项目历史清晰可追溯备份方案数据共享遵循3-2-1原则保留3份副本，存储在2种不同介质，至少1份异地备份利用发表论文时将原始数据和分析代码上传到GEO、SRA或GitHub，促进开放科云存储（阿里云、腾讯云）和本地硬盘组合学，提高研究影响力生信分析中的常见问题与解决方案在实际工作中，我们经常会遇到各种技术问题掌握调试技巧和解决思路，能够让您从容应对挑战，快速定位和解决问题软件安装失败常见原因依赖包缺失、版本冲突、权限不足解决方案使用conda创建独立环境，仔细阅读报错信息，查阅官方文档和GitHub Issues，必要时从源码编译分析结果异常排查步骤检查输入文件格式、核对参数设置、查看日志文件、用小数据集测试、与发表文献对比常见错误参考基因组版本不匹配、样本标签错误、统计方法选择不当计算资源优化提速技巧使用多线程（-t参数）、合理分配内存、压缩中间文件、利用临时磁盘加速I/O集群使用编写PBS或SLURM脚本提交任务，监控任务状态，避免重复运行浪费资源生信科研思维与创新方法技术是工具，思维是灵魂培养数据驱动的科研思维，善于从多组学数据中提出假设并验证，是成为优秀生信研究者的关键多组学整合数据驱动综合基因组、转录组、表观等信息从数据模式发现生物学问题网络思维构建基因调控和互作网络赋能AI机制探索机器学习加速生物学发现从关联到因果的深入研究创新的研究往往来自跨领域的交叉结合临床数据与组学数据，整合公共数据库资源，利用算法挖掘隐藏模式，这些都是未来生信研究的重要方向AI未来趋势与生物信息学融合AI智能化时代的生信人工智能正在深刻改变生物信息学研究范式从AlphaFold预测蛋白质结构，到深度学习识别基因组功能元件，AI技术展现出巨大潜力应用前沿序列分析深度学习模型识别转录因子结合位点、启动子等药物发现AI筛选候选化合物，预测药物靶点和副作用精准医疗基于多组学数据构建疾病预测和诊断模型合成生物学设计优化的基因回路和代谢途径未来的生信研究者需要同时掌握生物学知识和AI技术，成为跨学科的复合型人才课程资源与学习支持持续学习是保持竞争力的关键这里为您整理了丰富的学习资源和交流平台，助您在生信道路上不断进步推荐书籍与课程数据库与工具社区与论坛•《Bioinformatics DataSkills》•NCBI（GEO、SRA、PubMed）•生信技能树论坛和公众号生物信息学专项课程生信问答社区•Coursera•UCSC GenomeBrowser•Biostars•生信技能树在线视频教程•Ensembl、TCGA、GTEx•GitHub开源项目《》、、科研微信学习群•Python forBioinformatics•Galaxy GSEACytoscape•/QQ学习建议关注领域顶级期刊（、等），阅读最新文献掌握前沿动态；参加线上线下研讨会，与同行交流Nature MethodsGenome Biology经验；动手实践永远是最好的学习方式课程总结与能力提升路径分析能力创新思维独立完成常见组学数据分析提出科学问题并设计方案基础扎实协作交流Linux、R、Python三大工具熟练掌握与生物学家有效沟通合作进阶学习建议职业发展方向

1.深入学习一个专业方向（如单细胞、空间组学）•学术研究高校或研究所科研岗位

2.阅读经典文献，复现重要算法•生物技术公司数据分析师、算法工程师

3.参与开源项目，提升编程水平•医疗健康临床生信、精准医疗

4.撰写技术博客，分享学习心得•自由职业生信咨询、培训讲师互动环节答疑与讨论开放交流时间现在是学员提问和经验交流的时间无论是技术细节、职业规划还是学习方法，都欢迎大家畅所欲言常见问题类型•软件安装和环境配置•特定分析步骤的参数选择•如何解读分析结果•职业发展和学习路径建议没有编程基础能学好生信吗？如何选择适合自己的研究方向？分析结果与预期不符怎么办？——完全可以！从基础语法开始，多练习多实——结合兴趣和就业前景，先广泛涉猎再深入专——这很正常！科研就是探索未知，认真排查问践，很快就能上手精题，可能有新发现结业项目与考核说明为了巩固所学知识，检验学习成果，我们设计了综合性的结业项目这是展示您生信分析能力的绝佳机会评分标准项目要求分析流程规范性（30%）、结果准确性（30%）、代码质量（20%）、报选择一个真实数据集（RNA-seq、单细胞或GWAS等），完成从数据获取告撰写（20%）鼓励创新思路和深入解读到结果解读的完整分析流程，提交分析报告和代码展示安排小组合作每组15分钟汇报+5分钟答辩，使用PPT或Gamma展示分析思路、关键结可以2-3人组队，分工合作完成大型项目每位成员需明确职责，共同完成果和生物学意义项目答辩和展示时间安排项目提交截止日期为课程结束后两周，答辩安排在第三周优秀项目将获得证书和推荐信致谢与未来展望感谢您的参与30100+30节课的学习旅程即将结束，但这只是您生信职业生涯的开始感谢每一位学员的积极参与和努力付出，你们的热情和求知欲是课程最大的动力节精彩课程实用技能点特别感谢生信技能树团队的精心准备，以及各位助教的耐心指导无限未来可能未来展望生物信息学是一个充满活力和机遇的领域随着技术的不断进步，新的挑战和机会不断涌现希望大家保持学习热情，勇于探索创新，在生信领域绽放光彩记住每一个伟大的发现都始于好奇心和坚持不懈的努力相信通过本次培训，您已经具备了在生信领域大展宏图的基础期待在未来的科研道路上，听到您的精彩故事！。