随着各种新兴的基因测序技术的广泛开展以及互联网的普及，医学科学已经进入到了基因组学、蛋白质组学、转化医学和精准医学的新时代，生物大数据挖掘及生物信息学在此背景下得到了快速的发展。本系列课程从临床医学、、分子生物学、医学统计学和生物信息学相结合的角度，通过案例分析详细介绍了单核苷酸多态SNP数据、基因表达数据、表观遗传学数据及非编码RNA数据的处理，课程还将以综合案例分析的形式讲解如何结合生物医学数据库、数据挖掘方法和生物信息学方法发表医学SCI论文的经验。 本课程主要取材于授课人近年来从事医学统计学及医学生物信息学的研究与教学工作内容，很多案例均来自于作者近年来的科研实践，使学员在生物医学数据挖掘、生物信息学分析及论文撰写方面得到极大的提升。
适用人群：
希望深入学习生物医学大数据挖掘的临床医生、医学生；利用生物信息学方法发表高水平医学SCI的科研人员。
课程目录：
1 风险SNP识别与候选疾病基因验证.mp4
2 GWAS关联分析资源与拓展应用.mp4
3 SNP关联分析与互作分析的软件实现.mp4
4 SNP功能分析的生物信息学方法.mp4
5 基因测定平台及数据库介绍.mp4
6 基因芯片数据的预处理分析.mp4
7 基因功能分析及DAVID网络工具应用.mp4
8 综合案例解析R软件实操.mp4
9 表观遗传学概念及DNA甲基化数据分析.mp4
10 肿瘤甲基化数据库及突眼症的DNA全基因组甲基化数据分析.mp4
11 拷贝数变异数据分析的软件实现.mp4
12 非编码RNA、miRNA的概念数据分析及数据库应用.mp4
13 案例解析：miRNA-mRNA双重表达谱的联合分析.mp4
14 案例解析：SNP-miRNA联合分析.mp4
15 lncRNA概念及数据库介绍.mp4
16 分类与聚类的应用实例.mp4
17 统计方法批处理的R程序.mp4
18 生物信息学数据分析整合思路.mp4
19 如何回答reviewer问题的一点建议.mp4
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