福利公告:为了响应学员的学习需求,经过易生信培训团队的讨论筹备,现决定安排扩增子16S分析、宏基因组、Python课程和转录组的线上直播课。报名参加线上直播课的老师可在1年内选择参加同课程的一次线下课 。期待和大家的线上线下会晤。 目前可以通报的信息:
在广大粉丝的期待下,《生信宝典》联合《宏基因组》在北京于2020-12-2到 2020-12-4推出《扩增子16S分析》专题培训第10期(线上课和线下课程同步开通),为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析,独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+集中讲解答疑+上课视频回看反复练习),“教—练—答—用”四个环节统一协调,真正实现独立分析大数据。 关于学习生物信息学分析的重要性,请阅读《生物信息9天速成班—成为团队中不可或缺的人》。 课程简介宏基因组/微生物组是当今世界科研最热门的研究领域之一,为加强本领域的技术交流与传播,推动中国微生物组计划发展,中科院青年科研人员创立“宏基因组”公众号,目标为打造本领域纯干货技术及思想交流平台。成立两年,分享专业技术原创文章2100+篇,关注人数94,000+,累计阅读量16,000,000+。 请详细阅读课程简介,如果以下内容您全精通,不必参加此培训。 本课程一共3天,每天6节课,共18节课,全部课程均理论与实战结合(只要课上讲的内容,都是要带你亲自实现的分析)。从分析平台搭建、Linux和R基础、图表解读和绘图实战、扩增子分析标准流程、功能预测、差异统计分析以及各类高级分析(进化树、网络、环境因子、随机森林、Adaboost和来源追溯等),和CNS级图片编辑和排版。3天时间,老司机带您完成自学需要3个月甚至是3年的崎岖之路,助力您真正玩转扩增子分析。 课程大纲每节课1小时一个主题,理论结合实战,学懂原理,实战操作,全是老司机多年经验和代码的无私分享。下面是课程安排,如11代表第一天第一节课,26代表第二天第六节课,41为两周后的线上集中视频答疑。
教程内容简介如下: 一、生信基础知识和技巧还在为没有Linux服务器而无法分析扩增子数据而苦恼吗?其实你的个人电脑就是扩增子分析的利器。易生信团队独创实现了跨平台的分析流程,在大家的Windows笔记本上可以轻松实现扩增子领域的绝大多数分析,第一节课带你轻松在自己的本本上搭建数据分析平台。 图1. 易生信首创基于Win10优化的扩增子分析流程,笔记本秒变大数据分析平台 推荐使用Windows10系统,8G及以上内存分析更流畅。 我们也会分享给大家在Linux上配置整个分析流程的代码 (Mac跟Linux类似,无须区别对待,但部分软件可能安装方式不同,未做深入测试,不建议参加培训时使用)。 同时讲解生物学家必要掌握的Shell和R语言基础知识,保证你高效、稳定的使用扩增子分析平台。 图2. Shell和R学习大纲,首创Rstuio中鼠标点击可完成Shell脚本和R语言分析,既打开生信的大门,又不会增加生物学家时间成本 二、图表解读和绘制针对很多老师缺少系统的生信背景,看不懂分析文章图表,更对绘制各式图表手足无措。 我们推出过如下两个系列,共16篇原创文章,对8种图形进行讲解和R语言绘图。 但这些只是入门,在培训上,我们将结合发表高水平文章,进一步讲解16种常用分析图型结果的原理和使用范围,让您不仅读懂图,更知道如何应用于自己的研究,并亲自轻松完成绘图。 针对大家使用R语言绘图学习时间成本较高的问题,易生团队针对常用16种图开发了免费绘图网站,一键出图,更可鼠标点选参数修改图形的个性样式。 图3. 16种常用图形的绘制。可使用我们的在线绘图工具 为了让各种统计图片实现出版级的组图,特开设了一节Adobe Illustrator修图排版课,讲述基本使用技巧,轻松掌握精髓,让你文章图版档次向CNS看齐,轻松成为实验室的修图和拼图达人。 图4. AI排版本子图为CNS出版级组图示例(Science, 2016封面文章) 三、扩增子基础和分析流程图5. 典型的扩增子结构模型图
之前我们发布了基于QIIME(引用21000+)+USEARCH(引用12000+)组合的史上最详细中文扩增子分析流程,累计阅读10000+。 同时在2017年推出了2018年正式接档QIIME的最新流程QIIME2的官方中文帮助文档,累计阅读5万+。 想使用QIIME和QIIME2的小伙伴可直接点击上方链接学习。课上也会带大家用服务器操作,分享最新私人定制流程。 但上面两种分析流程仍有很多缺点,如需要Linux服务器,安装和操作复杂,学习时间成本过高等不足。 易生信团队组织宏基因组、生信宝典的一线生信专家,为广大生物学家,定制了一套安装部署简单、鼠标点击编程、支持主流操作系统、学习成本低、又灵活的扩增子分析流程,助力生物学家轻松分析数据,更专注生物学现象的挖掘。 图6. 扩增子分析流程金字塔,数据量从下向上逐渐减少
现在你可以在自己笔记本或台式机上轻松分析扩增子啦!并且支持最新的去噪生成ASV方法,想自己亲自分析的朋友,快来北京参加扩增子专题培训班吧! 图7. 常用宏基因组统计作图软件STAMP & LEfSe 引用过千次的STAMP绘制Extended barplot大家应该很常见,带你半小时速成。LEfSe引用超4000+次,它的柱状图和圈图随处可见,但服务器超级难用,即上传痛苦,又要久等。我们为学员定制了国内专享服务器,随时为你服务。有服务器的伙伴还可以获得安装和使用的教程,在自己的服务器上可重复计算,不受网络和地域限制自己随时随地使用。 四、可重复计算和统计绘图对于可重复计算要求比较高、对细节有进一步分析要求的学员,我们还会教大家当前最顶级的R语言统计分析框架,让你零基础轻松实现可重复计算,满足顶级文章的代码公开和网页可重复要求(这些资源在生信公司是价格几十万的绝密流程代码,一般人是没有机会见到的)。 图8. 数10种高质量图的R源代码实现可重复计算 在自己电脑上轻松修改输入文件、参数。可全程记录分析过程,保证从数据到发表级图形的可重复计算,让团队分析水平上升到大牛级别。
五、功能预测和机器学习学习PICRUSt分析原理、常用结果展示样式及文章解读。实战进行官网、本地、在线分析,并对结果进行整理,方便STAMP、LEfSe以及R分析。下图为预测结果经STAMP快速分析的结果展示,学员可以在老师带领下35分钟内完成以上分析。 图9. 功能预测结果使用STAMP统计和可视化 对于不满足用KEGG功能预测和统计结果的小伙伴,我们还进一步讲解FAPROTAX (2016, Science)的分析,适合研究环境、元素循环的同行;此外还有BUGBASE分析,实现细菌代谢、厌氧性、革兰氏分类等表型预测,适合医学领域的同行使用。 图10. 重现两篇Nature文章机器学习分类和回归分析 上图:Wilck-2017-Nature,采用Adaboost进行分类和测试集验证准确率。 六、网络和环境因子分析图11. 两组网络比较、以及网络属性比较(Wang-2018-Gut) 还以为随便画个网络就能当文章的主图吗?这个时代早已成为历史。现在的高分文章,至少要求多网络比较,标配网络属性比较。在这里有微生物所微生物网络研究方向的博士,带你进入网络的世界,四步走实现即美观又有意义的网络分析:读懂网络——绘制单个网络——绘制多个网络——网络属性比较及可视化。这么前沿的技术,估计世界范围内只有这里会教你。 图12. 环境因子分析(Metcalf-2016-Science) 环境因子分析是很多研究的标配,常用的Vegan包引用过万次就知道它的重要性。但平时看到的图不是低分文章,就是不够美观。易生信团队精选Rob Knight团队2016年Science杂志中经典环境因子分析为例,让你的分析和可视化一步到位,向CNS看齐。 |
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