时间来到2020年，科研热点层出不穷，但是我们发现，ceRNA依然是大家申请课题和发文章的热点方向，这与ceRNA的整体思路比较清晰，后期验证也相对容易实现有很大的关系。
审时度势，与时俱进，本次培训将带你了解ceRNA是何物，各种RNA的相互作用网络如何构建，这些非编码RNA如何产生，如何行使生物学功能，如何相互作用构成生物网络。
同行是如何研究这些热点的，哪些方法可以为我所用。我们将和你分享一些成功案例，梳理研(fa)究(wen)思(tao)路(lu)。
看着人家发文章似乎很容易，自己做起来却无从下手。本次培训将手把手教你如何从RNAseq数据（mRNA, lncRNA, miRNA）得到差异表达基因，基因功能富集，生存分析，ceRNA网络构建。教你画出火山图，柱状图，聚类图，热图，气泡图，KM生存曲线，ceRNA网络图。
学员评价
课程亮点
1、展示
不做实验纯生信挖掘
的paper，阐述非编码RNA发文套路；
2、讲解从mRNA, lncRNA, miRNA数据筛选差异表达基因的方法，
直通关键分子
；
3、传授非编码RNA靶点的预测方法，
构建网络机制
；
4、介绍miRNA，circRNA，lncRNA各种数据库、实用工具及其使用方法，
充实科研武器库
；
5、
TCGA数据库提供
创新性
附
加
代码
，可适用于各种表型分组比较（如肿瘤分期、性别）；
6、
对代码进行精心改造，可以用于
综合性数据库
GEO
；
6、
高效速成
，
代码
“傻瓜式”自动化运行
，课后自己修改少量参数便可直接上手，比如这个：
关于GO富集，我们还会提供环状图
还有这个，
另外，ceRNA还有高大上的桑基图可以表示：
不仅如此，
课后，我们还会给大家设置一个配套的线上课程，作为线下课程的补充和拓展。线上课程详细介绍了多种非编码RNA数据库的使用以及如何利用这些数据库构建ceRNA网络，每一节都是
干货满满
。
李老师
，生物信息学博士，有八年的测序数据分析经验。博士期间参与多个课题项目，涉及机器学习，芯片数据分析，核酸及蛋白序列分析，全基因组甲基化测序数据分析，全转录组测序数据分析，miRNA及靶基因分析，癌症相关基因预测及预后分析等，发表SCI论文32篇，其中一作及并列一作15篇。
工作期间积累了丰富的DNA，甲基化，RNA捕获测序，Amplicon捕获测序实验流程和数据分析经验。具有ctDNA数据分析经验，对变异数据进行注释, 指导临床用药。自行搭建Linux集群，开发测序数据全自动分析平台。
适合人群
广大临床/科研工作者，研究生，
有无生信基础均可参加，
有R语言基础者更佳。
另外，本课程如果想上课更轻松，
建议课前先补一下R语言编程基础，
上课会更轻松，强烈推荐李老师的“
R语言基础与绘图
”，课程链接如下：
https://ke.qq.com/course/1184328?tuin=831272e
课程表
|
Day1
|
|
8:00-9:00
|
报道，领取资料
|
|
9:00-12:00
|
背景知识介绍
|
|
miRNA，circRNA，lncRNA的产生，作用机制，功能
|
|
miRNA，circRNA，lncRNA相关数据库及工具介绍，使用及数据下载
|
|
ceRNA案例分享 （包括mRNA-miRNA-lncRNA网络和mRNA-miRNA-circRNA网络）
|
|
12:00-13:00
|
午休
|
|
13:00-17:00
|
R语言简介
|
|
R语言概述
|
|
R软件及R包安装
|
|
R语言语法及数据类型
|
|
条件语句
|
|
循环
|
|
函数
|
|
17:00-17：30
|
学员提问及讨论
|
|
Day 2
|
|
9:00-12:00
|
利用TCGA数据构建ceRNA网络（实操，基于R）
|
|
TCGA简介及数据下载
|
|
寻找差异表达基因
|
|
火山图，热图，聚类图，柱状图
|
|
差异表达基因GO,KEGG富集分析，气泡图，柱状图，KEGG通路图展示，GO富集环状图
|
|
mRNA，lncRNA表达相关性分析，点状图
|
|
mRNA, lncRNA, miRNA网络构建，cytoscape展示，hub基因筛选，ceRNA网络桑基图
|
|
12:00-13:00
|
午休
|
|
13:00-17:00
|
利用GEO数据构建ceRNA网络（实操，基于R）
|
|
GEO简介及数据下载
|
|
寻找差异表达基因
|
|
火山图，热图，聚类图，柱状图
|
|
差异表达基因GO,KEGG富集分析，气泡图，柱状图，KEGG通路图展示，
GO富集环状图
|
|
mRNA，lncRNA表达相关性分析，点状图
|
|
mRNA, lncRNA, miRNA网络构建，cytoscape展示，hub基因筛选，
ceRNA网络桑基图
|
