AI助力多組學(xué)與機器學(xué)習(xí)聯(lián)合分析（機器學(xué)習(xí)分析代謝組、蛋白組、宏基因組、網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)、轉(zhuǎn)錄組）

AI助力多組學(xué)與機器學(xué)習(xí)聯(lián)合分析課題特色：

1.零基礎(chǔ)無壓力，R語言編程從入門到實戰(zhàn)，快速打造你的生信分析基本功

2.AI賦能+CNS文獻(xiàn)精讀，帶你高效拆解多組學(xué)科研的經(jīng)典范式與創(chuàng)新思路

3.全面覆蓋代謝組、蛋白組、微生物組（宏基因組和16s）、轉(zhuǎn)錄組等熱門方向，緊跟科研前沿

4.集成xgboost、lasso、隨機森林等多種機器學(xué)習(xí)模型，打造智能化分析能力

5.每節(jié)課精選CNS文章源代碼，手把手復(fù)現(xiàn)高水平研究，提升實戰(zhàn)經(jīng)驗

6.獨家“一對一指導(dǎo)+包教包會”教學(xué)模式，讓你真正學(xué)得會、用得上、發(fā)得出

7.直播授課+課后錄屏反復(fù)回看，搭配完整資料包，學(xué)習(xí)節(jié)奏靈活自由

8.課后持續(xù)答疑服務(wù)，課程結(jié)束答疑不結(jié)束，真正做到全程陪學(xué)、包教包會

9.系統(tǒng)教學(xué)，一次報班學(xué)會多組學(xué)，不用東拼西湊反復(fù)報名各類組學(xué)培訓(xùn)班

機器學(xué)習(xí)分析多組學(xué)課程安排

第一節(jié)課 AI+多組學(xué)CNS文思路解讀

1.基于Deepseek高效閱讀多組學(xué)的CNS生信文章

2.AI整理代謝組、蛋白組、宏基因組等多組學(xué)數(shù)據(jù)分析流程

3.Deepseek從多篇生信文獻(xiàn)中快速總結(jié)提煉多組學(xué)數(shù)據(jù)分析方法

4.Deepseek評價多組學(xué)生信文章思路的創(chuàng)新性和數(shù)據(jù)分析可行性

第二節(jié)課 Deepseek輔助多組學(xué)生信課題設(shè)計

1.Deepseek輔助代謝組、蛋白組、宏基因組聯(lián)合分析策略

2.AI指導(dǎo)代謝組、蛋白組、宏基因組、轉(zhuǎn)錄組交叉驗證的思路

3.Deepseek匯總生信論文模板設(shè)計的層次和邏輯要點

4.Deeoseek輔助生信多組學(xué)數(shù)據(jù)研究熱點挖掘

5.Deeoseek構(gòu)建多個公共數(shù)據(jù)庫聯(lián)合驗證有效策略

第三節(jié)：編程基礎(chǔ)學(xué)習(xí)--R語言

1.R和Rstudio的安裝、環(huán)境配置

2.R語言簡單語法及常見命令

3.以Cell文章方法描述學(xué)習(xí)R包的安裝及使用

4.以Nature文章源代碼學(xué)習(xí)重點函數(shù)基礎(chǔ)代碼

5.向量、矩陣、數(shù)據(jù)框和列表的創(chuàng)建和索引

6.自定義Function函數(shù)構(gòu)建

7.for循環(huán)、字符型數(shù)據(jù)的處理【Cell】

8.云服務(wù)器的使用方法

第四節(jié)：機器學(xué)習(xí)代謝組數(shù)據(jù)分析

1.deepseek對CNS文章代謝組學(xué)系統(tǒng)解讀

2.三大常見代謝物庫：HMDB 、METLIN 和 KEGG;

代謝組學(xué)原始數(shù)據(jù)庫：Metabolomics Workbench 和 Metabolights

3.無監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)在代謝組學(xué)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

4.三種回歸用于代謝組學(xué)數(shù)據(jù)分析：線性回歸、Logistic 回歸與 Cox 回歸

5.PLS-DA 算法：決策樹，隨機森林和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

6.多尺度嵌入式代謝物共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析

7.TDEseq：識別不同分組條件下基因表達(dá)趨勢的變化

8.Nature子刊代謝分析的源代碼復(fù)現(xiàn)

第五節(jié)：機器學(xué)習(xí)蛋白組學(xué)數(shù)據(jù)分析

1.蛋白組無監(jiān)督聚一致性聚類(Consensus Clustering)

2，PPI蛋白互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

3.構(gòu)建通路富集網(wǎng)絡(luò)：通路基因集之間的相似性，將富集的通路表示為一個相互連接的簇網(wǎng)絡(luò)

4.蛋白組加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA

5.主成分分析不同分組變量差異結(jié)果展示

6.Mfuzz識別基因、代謝或蛋白質(zhì)表達(dá)的時間趨勢

7.Nature Medicine文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第六節(jié)：機器學(xué)習(xí)宏基因組數(shù)據(jù)分析

1.物種相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)分析

2.基于序列相似性定義的分類單元在不同組間的豐度差異

3.Alpha和Beta多樣性分析（PCoA）

4.非線性最小二乘法識別物種豐度與環(huán)境變量之間的關(guān)系

5.隨機森林篩選群落Biomarker

6.物種組成三元圖展示相對豐度

7.Science文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第七節(jié)：機器學(xué)習(xí)16s測序數(shù)據(jù)分析

1.meconetcomp：微生物共生網(wǎng)絡(luò)比較

2.進(jìn)化樹揭示物種間親緣關(guān)系

3.微生物組的擴增子測序分析

4.不同條件下的微生物群落差異

5.Mantel檢驗群落距離矩陣和不同處理組之間的相關(guān)性

6.微生物群落和環(huán)境數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)分析

7.Anova進(jìn)行微生物功能豐度差異檢驗

8.Nature Microbiology文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第八節(jié)：機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析

1.隨機效應(yīng)模型（REM）方法對差異基因進(jìn)行 meta 分析

2.差異基因的轉(zhuǎn)錄因子富集構(gòu)建調(diào)控網(wǎng)絡(luò)

3.富集分析：GSEA、GSVA分析

4.相關(guān)性聚類熱圖識別轉(zhuǎn)錄因子共表達(dá)模塊

5.CIBERSORT免疫浸潤

6.調(diào)控網(wǎng)絡(luò)圖展示細(xì)胞動靜狀態(tài)--Regulatory network

7.TO-GCN時序基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)

8.CELL主刊文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第九節(jié)：機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于多種組學(xué)篩選重要特征

1.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)后模型構(gòu)建進(jìn)行預(yù)后基因挖掘

2.xgboost模型：基于梯度增強的決策樹算法

2.隨機森林模型

3.lasso回歸等模型：線性回歸的另一種正則化形式

4.彈性網(wǎng)絡(luò)回歸:結(jié)合了嶺回歸和Lasso

5. 樸素貝葉斯和支持向量機

7，多種機器學(xué)習(xí)算法用于各組學(xué)篩選重要的特征：代謝物、腸道微生物、mRNA、蛋白質(zhì)

8.Nature Medicine文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第十節(jié)：網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)分析

1.deepseek解讀網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)的研究思路

2.藥物靶點的查詢，復(fù)方、單體網(wǎng)絡(luò)靶標(biāo)定位

3.藥物成分與疾病的關(guān)聯(lián)分析，構(gòu)建疾病與中藥成分的網(wǎng)絡(luò)

4.網(wǎng)絡(luò)分析（如PPI互作、模塊挖掘）

5.拓?fù)涮卣鳎ǘ戎行男浴⒔閿?shù)中心性）預(yù)測關(guān)鍵靶點

6.基于AI的組學(xué)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系挖掘

第十一節(jié)：分子對接

1.AIDD人工智能藥物發(fā)現(xiàn)與設(shè)計的基本介紹

2.配體小分子和受體白蛋大分子的前處理

3.建立和運行Grid格點文件，建立對接格點空間文件

4.使用Pymol軟件查看詳細(xì)的結(jié)合位點，相互作用的氫鍵

5.結(jié)合能的計算，結(jié)合位點的確定

第十二節(jié)：代謝組學(xué)與轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)聯(lián)合分析

1.主成分分析代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)變量差異

2.基于共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（GCN）和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（GRN）探索多組學(xué)數(shù)據(jù)的拓?fù)涮匦?/p>

3.多組學(xué)3D數(shù)據(jù)可視化：整合分析

4.Metscape的使用

5.crosslink轉(zhuǎn)錄-蛋白-代謝 多組學(xué)相關(guān)性可視化

6.多組學(xué)聯(lián)合分析三維多層網(wǎng)絡(luò)：一個級別基因互作關(guān)系，第二層是蛋白/代謝物，層間邊緣（連線）是基因和代謝物的生物學(xué)關(guān)系

7.使用Deepseek設(shè)計分析基于蛋白組+代謝組的多器官視角揭示膿毒癥早期的能量代謝適應(yīng)性，并生成初步代碼框架

8.Nature Aging 文章源代碼復(fù)現(xiàn)

第十三節(jié)課：Deepseek解讀腸道微生物組學(xué)與代謝組學(xué)、蛋白組、轉(zhuǎn)錄組聯(lián)合分析課題思路設(shè)計

1.Deepseek設(shè)計網(wǎng)絡(luò)毒理學(xué)和多組學(xué)的綜合分析揭示肝毒性的潛在機制，并生成初步課題思路框架

2.Deepseek設(shè)計微生物+代謝組的小鼠下丘腦回路對腸道微生物群組成的快速調(diào)節(jié)，并生成課題思路框架

3.Deepseek設(shè)計微生物+轉(zhuǎn)錄，腸道細(xì)菌促結(jié)直腸癌新機制，并生成課題思路框架

4.Deepseek設(shè)計微生物+蛋白，靈芝多糖對阿爾茨海默病預(yù)防作用的機制，并生成課題思路框架

第十四節(jié)課：AI輔助生信論文投稿與發(fā)表

1.Deepseek輔助科研論文選刊（實操+指令）

2.GPT輔助文本的潤色、改寫與擴寫

3.AI自動摘要、刪減與提煉關(guān)鍵詞句

4.Deepseek輔助拒稿處理、推薦更適合期刊，提供投稿建議（實操+指令）

課程相關(guān)問題

1

中間沒時間咋辦

不用擔(dān)心，我們已經(jīng)考慮到這個問題了，基本上我們都會給您兩輪機會學(xué)習(xí)，而且還配備往期視頻給您預(yù)習(xí)直到您學(xué)會為止，不行免費再來一次，我們一直承諾包教包會。

2

課程售后服務(wù)怎樣

再好的課程沒有完善的后續(xù)服務(wù)只能讓你摸不著腦袋，所以我們課后有完善的一對一指導(dǎo)服務(wù)，解決每個學(xué)員的所有問題。有問題及時一對一解決，把所有問題解決就學(xué)會了

3

兩個月后老師還指導(dǎo)我嗎

我們的指導(dǎo)暫時沒有時間限制，課程結(jié)束答疑不結(jié)束。復(fù)習(xí)視頻也不會限制時間，甚至六年前的老學(xué)員還在保持聯(lián)系，我們的目標(biāo)是推動醫(yī)學(xué)進(jìn)步，希望大家生信問題多多交流。

課程報名

課程費用：4880，醫(yī)咖會會員優(yōu)惠價4500

聯(lián)系人：小咖3號（微信號：xys2019ykh或掃碼添加）