专栏名称: 生信人
共同学习生物信息学知识,共同探究生物奥秘。
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推广:2017年7月培训班内容时间公布

生信人  · 公众号  · 生物  · 2017-06-06 00:02

正文

7月暑假季,你准备好学习哪些内容为自己充电了吗?

主办单位: 中国生物工程学会计算生物学与生物信息学专委会 
承办单位:北京市计算中心 
协办单位:云计算关键技术与应用北京市重点实验室 
                    中国医药生物技术学会生物医学信息技术分会 
                    北京市基因测序与功能分析工程技术研究中心 
                    中国生物工程杂志 
                    北京唐唐天下生物医学信息科技有限公司 
培训地点: 北京海淀区丰贤中路7号3号楼,北京市计算中心三层会议室  

表观遗传学数据分析研习班

培训时间:2017年7月1日-3日  (报名中) 上午:9:30 - 12:00   下午:13:30 – 17:00

日期

授课题目

授课内容

第一天

表观遗传学概述

1. 表观遗传学概述 
2. 表观遗传学相关数据库简介 
3. 表观遗传学实验数据的分析方法

生物信息技术基础

1. 软件安装与调试 
2. linux基础上机 
3. perl语言基础 
4. R语言基础

第二天

DNA甲基化

1. DNA甲基化原理及应用 
2. DNA甲基化测序方法介绍

DNA甲基化上机练习

1. MeDIP-Seq测序数据分析 
2. RRBS-Seq测序数据分析

第三天

蛋白质与DNA相互作用研究

1. Chip-seq技术方法概述与应用 
2. Chip-seq分析流程与实践

数据结果可视化展示与分析

1. 数据结果可视化展示 
2. IPA数据分析与挖掘 
3. 自由练习与讨论

课程内容以实际授课为准) 
注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。 

讲师团队 
邀请中科院和北京市计算中心一线工作经验丰富的老师主讲。 
报名费用  注册费:3500元/人(资料费、上机费、午餐费,请自带笔记本电脑以备上机实践使用) 
附近最近酒店为:如家酒店(永丰店),可自行网上预定,费用自理。 

报名优惠政策 
1、6.15日前报名成功并缴费每人可优惠200元,老学员可再额外优惠200元; 
2、3人以上团体报名每人可减少300元; 
3、4+1团报,可免费赠送一个名额;                 
  培训座位按收到报名表先后顺序安排。   

生物信息数据处理与Perl语言编程应用专题

培训时间2017年7月5日-7日 (报名中)上午9:30-12:00,下午13:30-17:00 

日期

授课题目

授课内容

第一天

概述

1.生物信息学数据处理概述;

2.Perl语言简介特点与数据处理的优势与应用范围

运行调试

3.Perl语言解释器、编辑器安装;

4.Perl运行环境测试与程序编写;

5.UltraEdit软件应用与生物信息学数据文件处理;

6.基于宏的perl语言快速编程

操作基础

7.Perl语言基本变量、操作符、判断结构;循环结构;

8.Perl语言常用函数的功能应用;

9.生物学数据文件的读入与输出;

10.生物信息学常见文件的分割、合并、过滤、信息提取等;

11.批量自动化数据文件操作

第二天

生物信息实例应用

12.常用生物信息学数据文件格式简介;

13.用perl从NCBI、ENA等数据库批量下载基因序列;

14.用perl进行生物学数据文件格式转化;

15.用perl编程从Fasta、GBK、Fastq、PDB等提取关键生物学数据信息;

16.用perl批量自动化下载基因序列;

17.用perl进行DNA到protein批量翻译;

18.用perl批量DNA序列反向互补;

高级数据处理

19.Perl语言的数组、二维数组、hash表用法;

20.用perl自动化从表格数据提取信息;

21.矩阵数据文件的生成与应用

22.二代测序NGS、GWAS等生物信息分析中perl的应用

第三天

模块与子程序

23.perl子程序与模块应用;

24.强大的正则表达式的应用;

25.用perl进行基因ID列表比较、筛选与统计;

Perl的高级应用

26.Perl第三方代码库CPAN的简介与应用;

27.Bioperl模块与应用;

28.常用生物信息学程序实例;

29.用perl进行批量自动化本地blast比对及数据分析;

30.基于perl的circos基因组作图工具介绍;

(此表仅供参考,授课内容以实际授课为准) 
注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。 
培训特色 
1、对口生物信息;    2、非严格语法,适合初学; 
3、功能强大、跨平台;4、有巨大的第三方代码库CPAN

报名费用  注册费:3000元/人(含听课费、资料费、上机费、午餐,请自带笔记本电脑以备上机实践使用),主办方可协助安排入住酒店,住宿费用自理。 
报名优惠政策 
1、5.20日前报名缴费,可享受减免200元优惠; 
2、3人以上团体报名每人可减少400元; 
3、4+1团报,可免费赠送一个名额                
4、上面优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种。 
培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排。 

基于NGS的肿瘤精准医学研究基础培训班

培训时间2017年7月8日-11日(报名中) 上午9:30-12:00 下午13:30-17:00

日期

时间

课程名称

课程内容

备注

第一天

9:30-12:00

肿瘤精准医学概述

1.肿瘤基因组特点

2.肿瘤精准医学研究现状及挑战

理论

13:30-17:00

高性能计算平台介绍

1.高性能计算机概述;

2.Linux操作系统简介;

3.Linux命令与操作基础;

上机

第二天

9:30-12:00

重测序技术在肿瘤研究中的应用

1.重测序技术理论介绍

2.重测序数据分析基本流程

理论+上机

13:30-17:00

1.肿瘤体细胞变异的鉴定及功能注释

2.肿瘤重要驱动基因的鉴定及案例分享

理论+上机

第三天

9:30-12:00

转录组测序技术在肿瘤研究中的应用

1.转录组测序理论介绍

2.转录组测序在肿瘤研究中的应用及案例分享

理论

13:30-17:00

1.基因表达量估计及差异表达基因分析

2.基因注释

上机

第四天

9:30-12:00

肿瘤研究中的统计分析

1.肿瘤样本生存分析方法与实践

2.基因组变异与临床数据关联分析

3.基因表达与临床数据关联分析

理论+上机

13:30-17:00

利用肿瘤生物信息数据库进行数据挖掘、文章发表案例

1.NCBI数据库介绍及应用

2.TCGA数据库介绍及应用

3.cosmic数据库介绍及应用

4.利用公共数据库发表文章案例解析

理论+上机

注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。 
报名费用】 注册费:4500元/人,包括学费、资料费、上机费。培训期间可免费提供午餐。 
报名优惠政策 

1、6.20前报名并缴费的学员每人可减少300元 
2、3人以上团体报名每人可减少300元; 
3、4+1团报,可免费赠送一个名额                 
4、上面4种优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种。 
培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排。

实用生物信息绘图研习班 

培训时间: 2017年7月12日-14日 (报名中) 上午9:30-12:00,下午13:30-17:00.

日期

授课题目

授课内容

第一天

科技论文绘图基础知识

1.科技论文图表要求与论文投稿中的图片格式修改、高分辨率原图处理、矢量图格式要求等;

2.绘图基础知识、图文件类型、来源与绘制方法介绍;

3.常规绘图与实现方法及软件学习;

生物信息学常用工具及绘图方法

1.基于Photoshop的高清位图处理、工具使用与修图技术;

2.运用生物信息常用的工具进行专业绘图及格式转换;

3.学习Mega、BioEdit、WeGO、weblogo等常用生物学专业软件的图表及格式转换

4.利用Pymol蛋白质、核酸等大分子3D结构图制作;

第二天

R绘图基础

1.R语言简介

2.R语言基本功能及基本语法介绍

生物统计绘图及R语言实现基础

1.掌握R的绘图相关命令

2.学会绘制常见的图表(散点图、条形图、文氏图、饼图、盒形图、频率直方图及热图等的绘制)

第三天

生物大分子相互作用及网络分析绘图

1.生物大分子相互作用与网络图基础知识;

2.基于String、DIP等数据库的蛋白质相互作用分析与图形可视化;

3.利用Cytoscape 绘制生物分子交互作用复杂网络图、生物学通路的方法及技术应用;

矢量图修图基础与技术应用

1.矢量图处理工具Adobe Illustrator学习与功能应用;

2.学习使用Adobe Illustrator以及其他画图工具对绘制完毕的图片进行修改;

3.PDF文件处理与高清图片处理的快捷方法;

4.科研论文的组图要求与技术;

 (课程内容以实际授课为准)

注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。 
报名费用  注册费:3500元/人(含听课费、资料费、上机费、午餐,请自带笔记本电脑以备上机实践使用),主办方可协助安排入住酒店,住宿费用自理。 
报名优惠政策
1、6.20日报名并缴费优惠200元; 
2、3人以上团体报名每人可减少300元; 
3、4+1团报,可免费赠送一个名额                
培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排 

微生物组学分析研讨班

培训时间: 2017年7月19日-21日(报名中)本次课程时间:   上午:9:30-11:30下午:13:30-17:00

日期

授课题目

授课内容

第一天

上午

微生物组学研究的发展和挑战

1.微生物组研究的发展历史

2.测序平台介绍

3.基于测序的研究方法

3.1 宏基因组(target sequencing 和全基因组)

3.2 单个微生物de novo测序

4.应用案例分析

第一天

下午

target sequencing数据分析

1.linux常用命令使用和上机操作

2.数据分析过程中的编程简介(perl、R、python等)

3.target sequencing数据分析加上机

3.1质控

3.2去嵌合体

3.3 OTU聚类

3.4 注释

3.5统计分析:(1)α多样性分析;(2)β多样性分析;(3)群落结构及丰度分析;(4)进化分析;(5)差异分析(Lefse);(6)功能分析(picrust)。

第二天

全天

Whole metagenome 和metatranscriptome数据分析

1.质控

2.拼接组装:SOAPdenovo;MetaVelvet; Meta-IDBA等

3.聚类Binning:TETRA; MetaCluster; Phymm等

4.基因注释:FragGeneScan;MetaGeneMark;MetaGeneAnnotator等

5.功能注释:RAMMCAP;Blast等

6.统计分析:(1)物种分析;(2)功能分析;(3)差异分析;(4)表达分析

第三天

全天

 

微生物de novo测序分析

1.质控

2.单细胞测序去污染、去嵌合体等

3.拼接组装:SPAdes等

4.基因预测

5.功能注释

6.代谢途径分析

7.进化分析:(1)SNP;(2)插入缺失(3)水平基因转移;

8.转录组分析:(1)基因差异表达分析;(2)代谢通路分析

(课程内容以实际授课为准)

注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。

报名费用  注册费:3500元/人(含听课费、资料费、上机费,请自带笔记本电脑以备上机实践使用)。

报名优惠政策

   1、6.20日前预报名的学员每人可优惠300元,

   2、3人以上团体报名每人可减少300元;

   3、4+1团报,可免费赠送一个名额

   4、 同时报2个以上培训班的可额外优惠200元               

   5、上面4种优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种。

培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排。

组学技术在生命科学中的应用专题培训

培训时间:2017726-27日(共2天)

开课时间

课程题目

课程内容

授课形式

第一天

上午

蛋白质组学数据分析

1.蛋白质组学的方法和进展

2.蛋白质组学数据解析流程及统计分析

3.蛋白质组学差异蛋白筛选、生物通路分析

4.多组学数据整合分析

理论+上机

下午

宏基因组学数据分析

5.宏基因组学研究现状及应用

6.宏基因组数据分析流程设计

7.常用数据库介绍

8.方案设计与案例分享

理论+上机

第二天

上午

基因组学数据分析

9.基因组学与生物信息学前沿

10.基因组测序分析介绍

11.基因组重测序/外显子组测序分析介绍

12.基因组测序策略及案例分享

理论+上机

下午

转录组学数据分析

13.转录组测序进展及热点介绍

14.转录组测序数据分析(有/无参考序列)

15转录组高级数据分析(聚类、网络构建等)

理论+上机

 培训特色:

  • 一流的讲师团队--基因组学专家及一线分析人员亲自授课

  • 全面的课程--技术应用、原理流程、遗传案例分析全贯穿

  • 理论知识与上机操作相结合,为每位学员提供实际操作机会

  • 增值服务, 课下主讲老师将为您实际工作中遇到的问题提供个性化解答

  • 小班教学,每期培训班的人数不超过35人。

报名费用

注册费:2500/人,包括学费、资料费、上机费。培训期间可免费提供午餐。请自带笔记本电脑用以上机实习。

报名优惠政策
16.20日前报名并缴费优惠200元。

23人以上团体报名每人可减少300元; 
34+1团报,可免费赠送一个名额 
4、上面优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种。 
培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排。 

基因组关联分析技术应用培训班

培训时间2017年7月28-30日  上午9:30-12:00,下午13:30-17:30

日期

授课题目

授课内容

第一天

基因组关联分析理论基础

1.基因组学与生物信息学概述;

2.基于群体遗传的数据获取;

3.基因组关联分析的原理、数模、策略及常用软件介绍;

4.常用GWAS数据库介绍;

Plink软件基础应用

5.Plink软件应用;

6.Plink文件格式生成与解析;

7.等位基因频率计算;

8.哈-温平衡计算;

9.目标区域数据提取;

10.基因组关联分析流程;

11.关联分析结果分析与p校正;

第二天

基因型填充Imputation

12.基因型填充Imputation的原理及应用;

13.Beagle软件介绍与应用;

14.基因组填充的方法与分析流程;

15.1000G数据应用

Plink软件进阶应用

16.基于家系的关联分析;

17.曼哈顿图的绘制与结果展示;

18.SNP位点的condition分析;

19.Meta gwas数据分析;

第三天

Haploview软件

20.Haploview软件应用;

21.Haplotype单倍型分析;

22.LD连锁不平衡指数计算;

23.SNP   marker之间的r2、D值等计算;

Tassel软件

24.Tassel软件应用;

25.Tassel基于命令行的批量数据分析;

26.生物多样性指数、PCA、遗传距离计算等;

   (课程内容以实际授课为准)
注:参加培训班的学员投稿《中国生物工程杂志》,通过审稿的论文将会优先发表。 
培训特色】 
无需任何计算机语言基础 
深入简出,内容精要实用 
结合人类医学、动植物育种等生物学数据背景知识与实例讲授 
统计学原理+模型/算法+编程实现+生物医学应用 
边学边练,重实践,力求实效 
小班授课,个别辅导 
报名费用注册费:3500元/人(含听课费、资料费、上机费、午餐,请自带笔记本电脑以备上机实践使用)。 
报名优惠政策】 
1、6.20日前报名并缴费,可享受减免300元优惠; 
2、3人以上团体报名每人可减少400元; 
3、4+1团报,可免费赠送一个名额 
4、上面3种优惠政策不能同时享受,只能享受其中一种。 
培训以收到学员培训费为成功报名,培训座位按收到费用先后顺序安排。

付款方式

付费方式: 现金、支票、银行转账、银行汇款 
单位全称:北京市计算中心 
账    号:0200151819100023937 
开户银行:中国工商银行股份有限公司北京永丰支行 
(备注:在汇款明细里加上“生物计算事业部——您的姓名”)

培训联系

QQ号:2814500767 

于老师   010-59341771,15600660904  邮箱:[email protected] 

高通量测序与高性能计算理论和实践图书购买咨询

QQ号:2814500767 

于老师   010-59341771,15600660904  邮箱:[email protected] 

图书介绍:

在生物信息学领域,高通量测序+高性能计算已经成为主要的解决方案。北京市计算中心作为多年致力于该领域,并以数据分析为主要优势的一线机构,经过多年的积累,总结推出著作《高通量测序与高性能测序-理论和实验》,完备地介绍了从测序的实验准备,数据产出,结果分析与绘图,乃至高性能计算机平台,以及云平台架构与管理等各个领域,具体内容细化到,数据的来源,软件的使用,硬件的选配,流程的搭建,代码的编写等,是一部诚意满满的良心之作。本书不仅在生命科学研究中,也在基因组学与精准医疗作领域,是值得推荐的参考教材和操作手册,可以为相关领域的广大使用者提供了切实的帮助。

具体来说,本书分为“测序技术进展”、“高通量测序实验技术”、“生物信息分析环境构建”、“高通量测序数据生物信息分析”四章,其中,前两章以测序技术与实验为主,后两章为本书的重点内容,篇幅占到全书的近3/4,系统地从高性能集群综合解决方案、生物信息分析环境搭建、数据库的应用、软件的安装、分析流程的技术实现等非常翔实的内容。在数据分析内容,涵盖了De novo、全基因组重测序、外显子、目标区域测序、转录组、MicroRNA、LncRNA、环状RNA、宏基因组、DNA甲基化、Chip-seq,具体技术内容细化到,如,数据质量控制、序列比对、变异检测、表达量差异分析、基因组拼接、结构分析等,书有大量真实代码与结果示意图,将软件的具体使用方式、命令行、参数等都尽量充实地在书呈现;在平台建设内容中,涉及大数据分析及云平台的最新前沿技术,包括Hadoop、HDFS、Yarn、Spark等在生物信息数据分析中的应用,以高性能平台的架构方式与方案选择等,干货满满(详细本书目录)。

本书的的宗旨不仅着重于生物信息学的研究本身,也着眼于生物伯息学的前沿发展与技术应用。由于生物信息学己成为了一门基础学科和不可或缺的技术手段和研究工具。而基于高性能计算的高通量数据分析,可谓最为重要的实践路径。


目录

1           测序技术进展

1.1           绪论

1.2           测序技术发展历程

1.2.1       发展中的DNA测序技术

1.2.2       经典的DNA测序方法

1.3           Sanger测序技术的原理和流程

1.3.1       Sanger测序技术的原理

1.3.2       Sanger测序技术流程

1.3.3       影响DNA测序的因素

1.4           测序常见问题及分析

1.4.1       PCR产物测序套峰

1.4.2       测序没有信号

1.4.3       测序反应提前终止

1.5           Sanger法测序的应用领域

1.6           第二代测序技术

1.6.1       第二代测序技术的特点

1.6.2       第二代测序技术原理

1.6.3       第二代测序技术的应用

1.6.4       第二代测序技术比较

1.6.5       第二代测序技术存在的问题

1.6.6       第二代测序技术发展及展望

1.7           第三代测序技术

1.7.1       Heliscope单分子测序

1.7.2       单分子实时测序技术

1.7.3       纳米孔单分子技术

1.7.4       第三代单分子测序技术的应用

第2章       高通量测序实验技术

2.1           De novo测序实验

2.1.1       De novo测序介绍

2.1.2       实验设计

2.1.3       基因组DNA的提取

2.1.4       文库构建

2.2           重测序实验

2.2.1       重测序介绍

2.2.2       重测序常用实验方法

2.2.3       实验设计

2.2.4       文库构建

2.2.5       重测序技术的应用

2.3           转录组测序实验

2.3.1       转录组与转录组学介绍

2.3.2       实验设计

2.3.3       文库构建

2.3.4       验证实验

2.4           宏基因组测序实验

2.4.1       宏基因组学背景介绍

2.4.2       方案设计

2.4.3       常见环境微生物样本制备及DNA提取方法

2.4.4       文库构建

2.4.5       宏基因技术的应用

2.5           MicroRNA测序实验

2.5.1       MicroRNA介绍

2.5.2       实验设计

2.5.3       文库构建

2.5.4       体外实验功能验证

2.5.5       体内实验验证

2.6           LncRNA测序实验

2.6.1       LncRNA介绍

2.6.2       LncRNA实验设计

2.6.3       rRNA去除

2.6.4       文库构建

2.6.5       lncRNA PCR(多基因或单基因验证)

2.6.6       lncRNA的荧光原位杂交(FISH

2.7           目标区域测序实验

2.7.1       目标区域测序简介

2.7.2       目标区区域测序捕获平台

2.7.3       目标区域测序的实验流程

2.8           表达谱测序实验

2.8.1       表达谱测序技术介绍

2.8.2       实验设计

2.8.3       RNA提取和质量检测

2.8.4       Tag标签制备及测序

2.8.5       DGE差异表达基因的验证

2.8.6       表达谱测序的主要用途

2.8.7       目标基因cDNA全长克隆

2.8.8       荧光定量(RT-PCR

2.9           甲基化测序实验

2.9.1       DNA甲基化简介

2.9.2       实验设计

2.9.3       甲基化DNA免疫共沉淀测序(MeDIP-Seq

2.9.4       测序文库构建

2.9.5       甲基化验证实验

3       生物信息分析环境构建

3.1           高性能计算环境概述

3.1.1       高性能的发展

3.1.2       高性能集群综合解决方案

3.2           生物信息分析环境搭建

3.2.1       硬件配置

3.2.2       系统安装

3.2.3       系统配置

3.2.4       生物软件安装

3.2.5       生物数据库安装

3.2.6       流程搭建

3.3           生物信息云平台构建及应用

3.3.1       云计算平台概述

3.3.2       生物信息云计算平台发展沿革

3.3.3       生物信息云平台构建

3.3.4       生物信息云平台应用

3.3.5       生物信息云计算平台产品案例

3.3.6       生物信息云计算平台产业发展

3.4           生物信息分析常用资源

3.4.1       NCBI与核酸相关数据库

3.4.2       蛋白质相关数据库

3.4.3       Gene Ontology数据库

3.4.4       KEGG数据库

3.4.5       生物学数据库搭建

3.5           生物信息分析常用的软件

3.5.1       生物数据查看与编辑软件

3.5.2       基于Linux服务器与高性能平台分析软件

3.5.3       高通量测序数据质控软件

3.5.4       序列比对软件

3.5.5       基因组数据拼接软件

3.5.6       变异检测与注释软件

3.5.7       转录组分析软件

3.5.8       R语言

4      高通量测序数据生物信息分析

4.1           高通量测序的生物信息学分析概述

4.1.1       高通量测序数据分析的软硬件条件

4.1.2       高通量测序数据分析通用流程

4.2           基因组de novo测序数据分析

4.2.1       De novo测序概述

4.2.2       生物信息分析策略

4.2.3       案例展示

4.2.4       细菌基因组de novo测序拼接流程详解

4.3           基因组重测序数据分析

4.3.1       重测序数据分析概述

4.3.2       重测序数据分析流程

4.3.3       重测序数据分析实践

4.4           转录组测序数据分析

4.4.1       转录组数据分析概述

4.4.2       转录组测序数据基本分析

4.4.3       转录组拼接

4.4.4       鉴定长非编码RNA

4.4.5       鉴定环状RNA

4.4.6       差异表达分析

4.4.7       蛋白结合分析

4.4.8       RNA结构分析

4.4.9       调控网络分析

4.4.10     转录组数据分析典型案例

4.4.11     转录组测序数据分析实践

4.5           宏基因组数据分析

4.5.1       宏基因组数据分析概述

4.5.2       宏基因组数据分析策略

4.5.3       基于16S rDNA/18 S rDNA/ITS靶向测序数据分析流程

4.5.4       基于靶向测序数据分析典型案例

4.5.5       宏基因组测序数据分析流程

4.5.6       宏基因组测序数据分析典型案例

4.6           miRNA测序数据分析

4.6.1       数据分析流程

4.6.2       数据分析典型案例

4.6.3       miRNA测序数据分析实践

4.7           外显子组测序数据分析

4.7.1       外显子测序概述

4.7.2       外显子组测序数据分析流程

4.7.3       外显子组测序数据分析典型案例

4.7.4       外显子组测序在疾病研究中的应用

4.7.5       目标区域测序

4.8           DNA甲基化测序数据分析

4.8.1       DNA甲基化概述

4.8.2       甲基化DNA免疫共沉淀测序

4.8.3       甲基化数据分析示例

4.8.4       全基因组重亚硫酸盐测序(WGBS

4.8.5       简化重亚硫酸盐测序

4.9           染色质免疫共沉淀测序(ChIP-Seq)数据分析

4.9.1       ChIP-Seq概述

4.9.2       ChIP-Seq数据分析流程

4.9.3       Chip-seq数据分析实践 


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