里面有电子书、ppt、文献:
网址:http://3d-genome.life/
一、基因组学分析课程
课程介绍
- 本课程面向生物信息和湿实验室同学,学习R语言、统计模型和实例组学数据分析。
- 2020年秋季开课信息:9月22日开始,每周二下午3:10-5:00,北京大学二教101
- 欢迎选课或旁听,课程号:本科01133037,研究生01108148
- 教材:《统计学习导论》中文版(京东),英文版
2020年秋季课件
1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/LGdZyxSX
【助教演示】初步认识Rstudio
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/YzcmYetI
【作业1】https://share.weiyun.com/VgaLwqCg
3、多元线性回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/o2A3StOc
4、RNA-seq表达谱分析:https://share.weiyun.com/Rfa45NMh
【助教演示】RNA-seq基本分析流程(软件安装教程)
5、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/2Dj9TJTU
【作业2】https://share.weiyun.com/xgKpbG1Q
6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/HDbO3zRO
7、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/hg1djFpQ
8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/22RBUTlS
【作业3】https://share.weiyun.com/lUxkOiEw
9、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/b9RcAUjh
10、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置(1月18日提交):https://share.weiyun.com/DnIHcSn7
【助教演示】单细胞分析和作图
【课外材料】课题与时间管理:https://share.weiyun.com/UoL3vf4o
11、分类模型:https://share.weiyun.com/BOfz46zl
【作业4】https://share.weiyun.com/XrmCfhsO
12、贝叶斯模型、生物网络分析:https://share.weiyun.com/oiJ3qB1H
2019年秋季课件
1、课程和R语言介绍 :https://share.weiyun.com/8aFqJvpe
2、线性回归、分布图:https://share.weiyun.com/hcp3nBPS
3、文献跟踪和学习、文稿组织:https://share.weiyun.com/5QU1vqe
【作业1】https://share.weiyun.com/5fvVxn5
4、分类数据与富集:https://share.weiyun.com/5dlu63C
5、多元回归、作图颜色:https://share.weiyun.com/5M1ukkw
6、交叉验证、高维数据回归:https://share.weiyun.com/5ltWA8u
【作业2】https://share.weiyun.com/5AFGPUe
【课外材料】研究与数据分析可重复性:https://share.weiyun.com/509OqYm
7、RNA-seq表达谱分析、作图误区:https://share.weiyun.com/5ejjIHZ
8、主成分分析和聚类:https://share.weiyun.com/5mRRoOK
9、癌症基因组学、生存分析:https://share.weiyun.com/5xLGGRd
【作业3】https://share.weiyun.com/5JEcdY9
10、分类方法:https://share.weiyun.com/593WzFf
11、矩阵特征向量和分解:https://share.weiyun.com/5SwJ1mw
12、单细胞RNA-seq分析、期末大作业布置:https://share.weiyun.com/2pOuJ2cU
13、生物网络分析、置换检验:https://share.weiyun.com/51zfxs1
【作业4】https://share.weiyun.com/5vLvz9u
14、染色质开放性、三维基因组:https://share.weiyun.com/5YiO3u2,文献:https://share.weiyun.com/lwFI0LfT
15、大数据处理、深度学习:https://share.weiyun.com/xpVFrpSP,文献:https://share.weiyun.com/MQlCjz1N
二、学习资源
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https://github.com/YutingPKU
刘玉婷的GitHub主页,包括ChIP-seq/RNA-seq/Hi-C数据处理的脚本
三、学术报告
三维基因组与疾病
2020级生信医信本科专业讲座课(讲座回顾)
四、生信讨论班
讨论班介绍
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面向生物信息和湿实验室同学,邀请了领域内相关实验室的报告人,介绍三维基因组学和单细胞基因组学的基本概念,实验和分析方法以及前沿进展。
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联系人:王龙腾 (北京大学生科院 李程研究组)邮箱:longtengwang@pku.edu.cn
2018年秋季讨论班内容
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主题:单细胞与染色质基因组学的分析以及前沿进展(2018年9月-12月,有视频录播)
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内容:
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单细胞分析模块
- 单细胞分析的生物学问题:The biology of single-cell genomics, 9月17日,主讲人:王龙腾(北京大学 李程组)(没有回放视频)
- scRNA-seq data visualization and clustering, 10月8日,主讲人:陈文昌 邹子恒(清华大学 张学工组)(回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1TW41117Qi)
- 单细胞分析与细胞图谱绘制,10月15日,主讲人:石强(北京大学 李程组)(回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1qt411Z7g1)
- 单细胞分析与发育,10月29日,主讲人:李莉(北京大学 汤富酬组)(回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ib411A7Za)
- 单细胞多组学,11月5日,主讲人:张倩(北京大学 李程组)(回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Gb411A76g)
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染色质分析模块
- 3D geonome and its disorganization in disease, 11月19日,主讲人:李瑞风(北京大学 李程组)(回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ct41117xK)
- ATAC-seq,分析流程与案例,11月26日,主讲人:孙林华(北京大学 邓兴旺 钱伟强组)(回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ct41197AF)
- Introduction to Hi-C experiment and data analysis,12月3日,主讲人:李梦帆(北京大学 李程组)(回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1ft411D7ht)
- 基于成像的染色质分析,12月10日,主讲人:候英萍(北京大学 孙育杰 李程组)(回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Yt411q7ft)
- 染色质分析与多组学整合,12月17日,主讲人:刘玉婷(北京大学 李程组)(回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Kt411v7md)
- 染色质分析中的新概念、新方法和新工具,12月24日,主讲人:贾璐萌(北京大学 李程组)(回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1et411r7UK)
2018年暑期讨论班内容
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主题:单细胞基因组学的实验与分析(2018.6-8月,没有视频录播)
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内容
- An introduction to bulk and single-cell RNA-seq,6月25日,主讲人:徐子晗(北京大学 李程组)
- The advances in scRNA-seq techniques,7月2日,主讲人:李莉(北京大学 汤富酬组)
- Pre-processing and variation of scRNA-seq data,7月9日,主讲人:石强(北京大学 李程组),介绍了基本单细胞分析流程和常用工具,主要讲述了噪音的来源和校正方法。
- scRNA-seq data analysis: Imputation, Cluster, and differential expression,7月16日,主讲人:李子逸(北京大学 张泽民组),单细胞分析流程概述。
- scRNA-seq data analysis: single cell trajectory,7月23日,主讲人:张倩(北京大学 李程组),单细胞中的路径分析简介
- From single-cell RNA-seq to transcription network:7月30日,主讲人:李响(北京大学 谢晓亮组),主要讲述了WGCNA的应用。
- 定制单细胞扩增与泛组学测序,8月13日,主讲人:宋立阳(北京大学 谢晓亮组),单细胞扩增技术的比较
参考资源:
- 单细胞分析
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染色质分析
- 染色质与三维基因组分析课程:https://github.com/hms-dbmi/3d-genome-processing-tutorial, https://github.com/hms-dbmi/hic-data-analysis-bootcamp
- 染色质分析工具汇总:https://github.com/ningbioinfostruggling/awesome-HiC,https://github.com/mdozmorov/HiC_tools,https://www.4dnucleome.org/software.html
- 染色质分析在线数据库:https://www.encodeproject.org/,http://3div.kr/
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