生物信息學：Python基因組數(shù)據(jù)分析培訓課程
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培訓對象： 生物信息學研究人員、基因測序數(shù)據(jù)分析師、生命科學領域科研人員、醫(yī)學遺傳學從業(yè)者。
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培訓目標：
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培訓內容介紹：
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一、 生物信息學與Python生態(tài)： 介紹生物信息學常用Python庫（Biopython、pysam、pyvcf），搭建分析環(huán)境。
二、 序列數(shù)據(jù)處理（FASTA/FASTQ）： 使用Biopython解析和操作序列數(shù)據(jù)，進行序列反向互補、翻譯和質量過濾。
三、 基因組比對與BWA使用： 理解比對算法原理，使用BWA將測序reads比對到參考基因組，生成SAM文件。
四、 SAM/BAM文件處理（pysam）： 使用pysam讀取和操作BAM文件，進行排序、索引和比對質量統(tǒng)計。
五、 變異檢測（GATK/FreeBayes）： 使用GATK最佳實踐流程進行變異檢測，生成VCF文件。
六、 VCF文件解析與變異注釋： 使用pyvcf解析VCF文件，使用ANNOVAR或SnpEff進行變異功能注釋。
七、 轉錄組差異表達分析（DESeq2）： 使用Python調用R或直接使用PyDESeq2進行RNA-seq差異表達分析。
八、 基因富集分析（GO/KEGG）： 對差異表達基因進行功能富集分析，使用gseapy或GSEApy進行可視化。
九、 單細胞RNA-seq數(shù)據(jù)分析（Scanpy）： 使用Scanpy處理單細胞數(shù)據(jù)，進行質控、降維聚類和細胞類型注釋。
十、 基因組可視化（pyGenomeTracks）： 使用pyGenomeTracks或IGV進行基因組瀏覽器可視化，展示比對和變異。
十一、 工作流管理（Snakemake/Nextflow）： 使用Snakemake構建可重復的生物信息學分析流程。
十二、 實戰(zhàn)項目：全基因組分析流程： 從原始測序數(shù)據(jù)開始，完成比對、變異檢測、注釋和可視化的完整流程。
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專家力量：
中國科學院軟件研究所，計算研究所高級研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達索等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家
中科信軟培訓中心，資深專家或講師
大多名牌大學，碩士以上學歷，相關技術專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實際項目經歷，大型項目實戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術分享
針對客戶實際需求，案例教學，互動式溝通，學有所獲
