线下开始｜高级转录组分析和R数据可视化

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，现安排《高级转录组分析和R数据可视化》于2023年5月12-14线上/线下课程 (线上课是通过腾讯会议实时直播线下课，实时互动，并录制有视频回放，无限期观看)。报名参加线上直播课的老师可在365天内选择参加同课程的一次线下课 。期待和大家的线上线下相识。

转录组的测序分析也相对成熟，从RNA提取、构建文库、上机测序再到结果解析既可以自己完成，又可以在专业公司进行。

概括来看转录组的分析流程比较简单，-----。整个环节清晰流畅，可以作为最开始接触高通量测序学习最合适的技术之一。

但重点和难点在于理解这些过程都是怎么做的，有什么需要注意的，结果怎么解读，后续分析怎么做。这些只有自己动手操作过，才可能有理解。而理解了一个，再去做其它类型分析，也会轻松很多。

实验设计这块重要的是对照和至少个生物学重复，并选择合适的测序通量。要求重复之间的值大于 (遗传背景不一致的生物重复相关系数要大于)。定量基因表达和评估转录图谱相似性只需要中等测序深度；而研究新转录本和可变剪接则需要更深的测序；一般来讲长RNA-seq文库测序深度满足在 (如果测PE150，换算成碱基数为6G-9G)。

测序环节通常不需要自己操作，测序公司都很成熟，但

测序的原理

需要知道。这会影响到后续分析时参数的选择，比如知道什么是插入片段大小，什么是链特异性测序，什么情况会有接头序列，双端测序如何测等。

工具比较类文章一般只告诉你做了什么，不告诉你这么做的原因是什么，而且每一步细分开来又有很多小细节需要注意，比如在比对环节就会涉及到：不同的样本如何选择合适的

基因组和注释文件

，什么样的软件支持Junction reads的比对，什么样的比对率是合适的，比对质量怎样，测序中RNA有无降解或选择偏好性，测序饱和度如何等。

这些可能都不会体现在最终的结果中，但都是确保后期结果可靠性所必须要做的事情。2002年诺贝尔奖得主曾对数据分析做过提醒。软件是死的，提供了格式正确的输入，就可以得到输出，但输出正确与否，就得靠人的经验来判断了。

在后面的差异基因鉴定阶段，还存在把值转换为整数再提交给做分析的，软件不报错，但结果不对。或者能顺着教程运行分析，但换成自己的数据就不知道如何下手的 （

DESeq2差异基因分析和批次效应移除

）。这些问题都需要在实践过程中持续不断的试错、阅读更多的文章和教程来步步矫正。

做下测试题看看了解多少？

这当然是一个耗时耗力的过程，那么有没有一个更好的方式呢？

那就是第二十期高级转录组分析和R数据可视化

（部分视频可在B站空间免费查看：https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1272a）

基于以往20次转录组培训，转录组课程内容成熟，可以在最短的时间学会最多的知识。

之前的培训重点都在前面的流程分析，这次做了调整，流程分析整理一个清晰的输入、输出框架，包装好的流程脚本和参数注意，快速实战操作从源头。重点调整到后续的定制分析和绘图，涉及常见GO分析、单细胞转录组的聚类分析、配对样品和时间序列样品的GSEA富集分析、结合motif预测和转录因子ChIP的调控网络分析、定制化图形绘制、Cytoscape进行富集分析、调控网络、通路的可视化，目标基因筛选和可视化, WGCNA加权共表达网络分析，机器学习，ceRNA网络。

每部分都提供清晰的思维导图方便理解输入、输出、命令、参数和注意事项。

后续在我们的培训群也会提供长期的免费图形绘制合作服务，跟大家分享绘图代码，一起学习。

第二十期高级转录组分析和R数据可视化在于2023年5月12日在线开班，将系统讲述基于和不基于比对的转录组分析流程，从原始数据到表达矩阵、差异基因、可变剪接、富集分析、加权共表达网络、通路分析、可视化绘图，ceRNA，机器学习等一系列常见操作，理论和实践兼备。

课程大纲

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。

每节课1小时一个主题，理论结合实战，学懂原理，实战实操，全是老司机多年经验、流程和代码的无私分享，手把手带您快速入门、节约宝贵的时间，助力科研成果早日产出。

下面是课程安排，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(只要课上讲的都是可以学会并自己实现的分析)。如11代表第一天第一节课，26代表第二天第六节课，41为两周后的不定期线上集中视频答疑和后续的讨论群永久答疑。

该课程为第13期，经过12次迭代更新，整个过程都比较成熟，可以在最短时间学习最多知识。3天时间，老司机带您完成自学需要3个月甚至是1年的崎岖之路，助力您真正玩转转录组分析，并根据自己课题的背景优化分析方案。

教程内容简介如下：

转录组分析平台搭建

服务器平台：没有软件的计算机只是一堆废铁，没有转录组分析系统的服务器也和你的数据分析没有半毛钱关系。想要搭建整套的转录组分析流程，网上的资源即零散、又稀少。易生信团队将分享多年经验摸索优秀软件和布置技巧，并分享全部源代码，让你在主流Linux服务器系统(Ubuntu 16/18.04，CentOS7等主流发行版)上快速布置专注组分析流程依赖的几十款常用软件、几百个依赖的R和Python包，轻松拥有专业分析平台。

个人计算机平台：高通量测序所谓的大数据，都是在原始数据和分析过程中体量大，计算资源需求多，但结果文件不大。通常转录组分析会获得样品基因表达表、新转录本和非编码基因，这些表格是下游分析、高级分析以及个性分析的起点，绝大部分工作在我们的笔记本上是可以搞定的，只是很多人并不知道如何入手。

其实你的个人电脑就是数据表(丰度矩阵)统计分析的利器。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转录组统计、可视化的绝大多数分析，课程带你轻松在自己的本本上搭建数据表统计分析与可视化平台，基于目前最主流的Win10进行优化和测试，让笔记本秒变数据分析可视化平台。

生信基础知识

有了生信分析平台，如何灵活运用还是要学点独门绝学的。21世纪最重要的是人才，人才最好掌握三门语言，将让你人生立于不败之地，在任何团队中都是不可或缺的人才。这三门语言就是中文、英文和计算机语言。中文每天都在用在学，英文对于博士也至少接触了10年以上并能应用于阅读和写作文献，而编程语言大家大学阶段都学过Visual Basic、Visual Foxpro、或C语言，但能在工作中应用的绝对凤毛麟角。更何况这些语言在生命科学领域是非常低效的，不提倡学习。

生信中最常用的三类语言是·Shell + R + Python/Perl·，前两门是基础，生物学家必要掌握的

Shell

和

R语言

基础知识，保证你完成项目分析。我们在课上将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、稳定的使用转录组分析平台、保证大数据分析和后期可视化至发表阶段所需的技能。我们在文后提供了学习视频供提前预习。

当你利用几个小时，走进大数据分析和可视化的大门后，你将发现一个全新的世界。很多人会感觉相见恨晚，爱上分析，从此走向人生的快车道。即使你对编程不感兴趣，这里面用到的理念也定能让你受益终身，在今后相关分析中事半功倍，比别人更胜一筹。再说现在连

小学生都学Python

了，再不会，孩子都带不好了。

图表解读和绘制专题

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的情况，在培训时，我们将结合发表的高水平文章，进一步讲解16种常用分析图的原理和使用范围，让你不仅读懂图，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，易生信团队针对常用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。

成果发表是科研过程中不可缺的一部分，发表成果又少不了图形展示。文章图表排版是否整齐规范、协调一致、重点突出对一篇文章的发表也是有不少贡献的。之前推出的

文章发表图的修改和排版

讲演了部分图形编辑和排版操作，本次培训也会实践从原始图形、到细节修饰再到排版发表的整个过程和注意事项。

转录组高级分析

WGCNA基因共表达分析,WGCNA基因、表型关联分析

Cytoscape绘制ceRNA、转录调控、蛋白蛋白互作网络

Cytoscape 共表达网络绘制

KEGG/Reactome通路图表达映射

基因互作的文献挖掘和数据库挖掘

展示

GO/GSEA（普通分组、数量形状和时间序列）的定制分析

转录组的应用、设计和案例分享

转录组是很常规的分析，也是入门高通量测序分析的基础。这部分涵盖整个高通量测序技术的应用，高通量测序技术的实验原则包括测序通量、测序批次、测序原理等。

转录组学研究技术介绍

转录组学实验设计和测序原则、注意事项

二代

、三代测序过程和原理解析

转录组学文章案例分析

在线基因表达资源数据库

转录组分析流程实战

转录组分析流程评估

测序数据质量评估和清洗

不基于比对的

差异基因分析

基于比对的差异基因分析

转录本组装、选择性剪接分析和非编码RNA鉴定

目标基因GSEA/GO富集分析

学习完本课程，你能得到什么？

深彻理解生物测序数据的基本思想和分析流程

高级转录组分析和可视化的全套流程

应用于各个领域的分析经验、代码和发表级别的结果可视化