一、什么是多组学整合分析
多组学整合分析随着高通量技术的广泛应用而生，研究人员可以从基因组、转录组、蛋白质组、交互组、表观基因组、代谢组、脂质体和微生物组等不同分子层面大规模获取组学数据，多组学整合数据分析使得生物学发生了革命性的变化，促进我们对生物过程和分子机制的深刻理解。多组学整合数据分析不仅仅是数据的拼接，更是对生物学解释的深入研究，为基础生物学以及疾病研究提供新思路。
二、为什么要学多组学整合分析
传统的信息数据处理算法不能满足大数据的处理要求，机器学习作为从数据中进行学习的算法，可以对不同组学来源（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）的数据进行综合分析，开发针对个体多样性的多因素预测模型，可以显著减少需要考虑的潜在治疗组合的空间，并识别其他可能被忽视的组合，并可以添加实验验证的步骤，以提供额外的证据，从而证明预测治疗可能存在的有效性。
三、如何学习多组学整合分析
集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用”专题为大家提供学习通路。
从入门到进阶：入门阶段从机器学习以及机器学习在多组学数据分析及应用基本概念开始，让大家明确机器学习方法的适用性和优势，以及有针对性的对python语言基础进行系统学习，为之后构建相应算法模型框架打下基础；进阶阶段分别讲授深度学习神经网络、经典机器学习模型、多组学联合分析-阐明疾病分子机制、深度学习在组学数据的应用、机器学习+Science五个模块，结合案例实践教学（COVID-19中生物标志物的发现、阿尔茨海默疾病潜在药物靶点筛选、精神障碍人群队列特征、多组学分析胃癌和解析胃癌肿瘤标志物、转录组学的去批次效应、肿瘤的分级预测、多组学构建肝癌患者分型的新算法、神经网络自编码器算法在多组学中的应用、乳腺肿瘤分类模型及评估等）
四、具体时间
2022年07月15日-07月17日 在线直播（三天）
2022年07月23日-07月24日在线直播（两天）
多组学整合分析随着高通量技术的广泛应用而生，研究人员可以从基因组、转录组、蛋白质组、交互组、表观基因组、代谢组、脂质体和微生物组等不同分子层面大规模获取组学数据，多组学整合数据分析使得生物学发生了革命性的变化，促进我们对生物过程和分子机制的深刻理解。多组学整合数据分析不仅仅是数据的拼接，更是对生物学解释的深入研究，为基础生物学以及疾病研究提供新思路。
二、为什么要学多组学整合分析
传统的信息数据处理算法不能满足大数据的处理要求，机器学习作为从数据中进行学习的算法，可以对不同组学来源（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）的数据进行综合分析，开发针对个体多样性的多因素预测模型，可以显著减少需要考虑的潜在治疗组合的空间，并识别其他可能被忽视的组合，并可以添加实验验证的步骤，以提供额外的证据，从而证明预测治疗可能存在的有效性。
三、如何学习多组学整合分析
集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用”专题为大家提供学习通路。
从入门到进阶：入门阶段从机器学习以及机器学习在多组学数据分析及应用基本概念开始，让大家明确机器学习方法的适用性和优势，以及有针对性的对python语言基础进行系统学习，为之后构建相应算法模型框架打下基础；进阶阶段分别讲授深度学习神经网络、经典机器学习模型、多组学联合分析-阐明疾病分子机制、深度学习在组学数据的应用、机器学习+Science五个模块，结合案例实践教学（COVID-19中生物标志物的发现、阿尔茨海默疾病潜在药物靶点筛选、精神障碍人群队列特征、多组学分析胃癌和解析胃癌肿瘤标志物、转录组学的去批次效应、肿瘤的分级预测、多组学构建肝癌患者分型的新算法、神经网络自编码器算法在多组学中的应用、乳腺肿瘤分类模型及评估等）
四、具体时间
2022年07月15日-07月17日 在线直播（三天）
2022年07月23日-07月24日在线直播（两天）
