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      首頁 > 商務會議 > 醫(yī)療醫(yī)學會議 > 2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班 更新時間:2018-06-06T17:13:08

      2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班
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      2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班 已截止報名

      會議時間: 2018-06-29 08:00至 2018-07-02 18:00結束

      會議地點: 北京  詳細地址會前通知   周邊酒店預訂

      主辦單位: 中國科學院計算技術研究所煙臺分所 中科云暢應用技術研究院 生物信息重點實驗室

      行業(yè)熱銷熱門關注看了又看 換一換

            會議通知

            會議內容 主辦方介紹


            2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班

            2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班宣傳圖

            各有關單位:

            隨著新一代高通量測序技術的快速發(fā)展,在準確度大大提高的前提下,進一步降低測序成本。由此不斷產(chǎn)生出巨量的分子生物學數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有著數(shù)量巨大、關系復雜的特點,以至于不利用計算機根本無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和分析。隨著生物信息學作為新興學科迅速蓬勃發(fā)展,正在改變人們研究生物醫(yī)學的傳統(tǒng)方式,高通量測序技術以及數(shù)據(jù)分析技術已成為探索生物學底層機制和研究人類復雜疾病診斷、治療及預后的重要工具,廣泛應用于生命科學各個領域,是21世紀生命科學與生物技術的重要戰(zhàn)略前沿和主要突破口。為進一步推動我國生物信息學特別是基因組學的發(fā)展,提高從業(yè)人員的技術水平,由?北京中科云暢應用技術研究院與中科院北京基因組研究所基因組科學與信息重點實驗室?聯(lián)合舉辦“高通量測序深度應用”高級培訓班,由北京中科潤開生物科技有限公司具體承辦,相關事宜通知如下:

            培訓特點及目標:

            培訓立足于最新技術和工具,強調融匯貫通,強調綜合應用;

            “采用互動式教學,討論式授課,案例試學習的授課模式”

            會議邀請的主講專家都是有理論和實踐經(jīng)驗的研究人員,

            學員通過與專家的直接交流,能夠分享這些頂尖學術機構的研究經(jīng)驗和實驗設計思路,在研究技術方面領悟更多。

            培訓對象:

            大中專院校生物信息、生物計算、生命科學、醫(yī)學、化學、農(nóng)學、計算機科學、數(shù)學類專業(yè)的課程負責人、一線教師、教研室骨干人員、教學管理人員;科研單位從事生物、生命科學、微生物研究的相關人員;生物、醫(yī)藥、化學及相關企業(yè)的領導與技術骨干。

            時間地點: ????????

            2018年6月29日——7月2日?????北京

            (時間安排:第1天報到,授課3天)

            實際授課內容,會根據(jù)參會學員反應的實際問題,進行更有針對性的講解,歡迎大家隨時反應平時在科研工做中遇到的問題。

            主講專家:

            主講專家來自?中國科學院、中國醫(yī)學科學院 科研機構的高級專家,擁有豐富的科研及工程技術經(jīng)驗,長期從事生物領域國家重大項目研究,具有資深的技術底蘊和專業(yè)背景

            查看更多

            中國科學院計算技術研究所煙臺分所 中國科學院計算技術研究所煙臺分所

            中科院計算技術研究所煙臺分所(煙臺分所)是中國科學院計算技術研究所與煙臺高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)共同組建的網(wǎng)絡應用技術研究機構,定位為將國家戰(zhàn)略需求和地方產(chǎn)業(yè)需求緊密結合的新型研究所。是中科院計算所第一個將技術整體轉移并實現(xiàn)資源共享、信息互通的地方分支機構。明確“一個方向”:以海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的深度信息處理為主要發(fā)展方向。建設“三大平臺”:海量網(wǎng)絡數(shù)據(jù)計算平臺,大規(guī)模網(wǎng)絡仿真平臺,互聯(lián)網(wǎng)深度信息服務。產(chǎn)出“三類價值”:學術、系統(tǒng)和應用、產(chǎn)業(yè)孵化。

            中科云暢應用技術研究院

            生物信息重點實驗室

            生物信息重點實驗室于2018年6月29日舉辦2018首屆-高通量測序后期數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)學習實操班。

            會議日程 (最終日程以會議現(xiàn)場為準)


            主要內容:

            1.?DNA測序技術的進化

            a)?第一代測序技術:Sanger測序原理

            b)?第二代測序技術:Illumina,454, Ion Torrent原理

            c)?第三代測序技術:PacBio, Hellicos原理

            d)?第四代測序技術:?Oxford NanoPore原理

            e)?其他技術Hybridization based methods (NabSys)


            2.?High throughput Sequencing for various biological problems?(應用高通量測序技術解決各種生物學問題)

            2.1?RNA Transcription?(RNA轉錄)

            1.?Chromatin Isolation by RNA Purification (ChIRP-Seq)

            2.??Global Run-on Sequencing (GRO-Seq)

            3.?Ribosome Profiling Sequencing (Ribo-Seq)

            4.?RNA Immunoprecipitation Sequencing (RIP-Seq)

            5.?High-Throughput Sequencing of CLIP cDNA library (HITS-CLIP)

            6.?Crosslinking and Immunoprecipitation Sequencing (CLIP-Seq)

            7.?Photoactivatable Ribonucleoside–Enhanced Crosslinking and Immunoprecipitation (PAR-CLIP)

            8.?Individual Nucleotide Resolution CLIP (iCLIP)

            9.?Native Elongating Transcript Sequencing (NET-Seq)

            10.?Targeted Purification of Polysomal mRNA (TRAP-Seq)

            11.?Crosslinking, Ligation, and Sequencing of Hybrids (CLASH-Seq)

            12.?Parallel Analysis of RNA Ends Sequencing (PARE-Seq)

            13.?Genome-Wide Mapping of Uncapped Transcripts (GMUCT)

            14.?Transcript Isoform Sequencing (TIF-Seq)

            15.?Paired-End Analysis of TSSs (PEAT)

            2.2. RNA Structure?(RNA結構解析)

            1.?Selective 2’-Hydroxyl Acylation Analyzed by Primer Extension Sequencing (SHAPE-Seq)

            2.?Parallel Analysis of RNA Structure (PARS-Seq)

            3.?Fragmentation Sequencing (FRAG-Seq)

            4.?CXXC Affinity Purification Sequencing (CAP-Seq)

            5.?Alkaline Phosphatase, Calf Intestine-Tobacco Acid Pyrophosphatase Sequencing (CIP-TAP)

            6.?Inosine Chemical Erasing Sequencing (ICE)

            7.?m6A-Specific Methylated RNA Immunoprecipitation Sequencing (MeRIP-Seq)

            2.3.??Low-Level RNA Detection, Digital RNA Sequencing?(微量RNA檢測,數(shù)字RNA測序)

            1.?Whole-Transcript Amplification for Single Cells (Quartz-Seq)

            2.?Designed Primer–Based RNA Sequencing (DP-Seq)

            3.?Switch Mechanism at the 5’ End of RNA Templates (Smart-Seq)

            4.?Switch Mechanism at the 5’ End of RNA Templates Version 2 (Smart-Seq2)

            5.?Unique Molecular Identifiers (UMI)

            6.?Cell Expression by Linear Amplification Sequencing (CEL-Seq)

            7.?Single-Cell Tagged Reverse Transcription Sequencing (STRT-Seq)

            2.4.??Low-Level DNA Detection(微量DNA檢測)

            1.?Single-Molecule Molecular Inversion Probes (smMIP)

            2.?Multiple Displacement Amplification (MDA)

            3.?Multiple Annealing and Looping–Based Amplification Cycles (MALBAC)

            4.?Oligonucleotide-Selective Sequencing (OS-Seq)

            5.?Duplex Sequencing (Duplex-Seq)

            2.5.??DNA Methylation(DNA甲基化)

            1.?Bisulfite Sequencing (BS-Seq)

            2.?Post-Bisulfite Adapter Tagging (PBAT)

            3.?Tagmentation-Based Whole Genome Bisulfite Sequencing (T-WGBS)

            4.?Oxidative Bisulfite Sequencing (oxBS-Seq)

            5.?Tet-Assisted Bisulfite Sequencing (TAB-Seq)

            6.?Methylated DNA Immunoprecipitation Sequencing (MeDIP-Seq)

            7.?Methylation-Capture (MethylCap)

            8.?Methyl-Binding-Domain–Capture (MBDCap)

            9.?Reduced-Representation Bisulfite Sequencing (RRBS-Seq)

            2.6.??DNA-Protein Interactions(DNA和蛋白質互作)

            1.?DNase l Hypersensitive Sites Sequencing (DNase-Seq)

            2.?MNase-Assisted Isolation of Nucleosomes Sequencing (MAINE-Seq)

            3.?Chromatin Immunoprecipitation Sequencing (ChIP-Seq)

            4.?Formaldehyde-Assisted Isolation of Regulatory Elements (FAIRE-Seq)

            5.?Assay for Transposase-Accessible Chromatin Sequencing (ATAC-Seq)

            6.?Chromatin Interaction Analysis by Paired-End Tag Sequencing (ChIA-PET)

            7.?Chromatin Conformation Capture (Hi-C/3C-Seq)

            8.?Circular Chromatin Conformation Capture (4-C or 4C-Seq)

            9.?Chromatin Conformation Capture Carbon Copy (5-C)

            2.7.??Sequence Rearrangements(序列重排)

            1.?Retrotransposon Capture Sequencing (RC-Seq)

            2.?Transposon Sequencing (Tn-Seq)

            3.?Translocation-Capture Sequencing (TC-Seq)

            ?

            3.?Data analysis?(part 1):data pre-processing(數(shù)據(jù)分析第一部分,數(shù)據(jù)前處理)

            3.1?evaluation of data quality?數(shù)據(jù)質量評估

            Data format,fasta,fastq,quality value,gff3

            3.2?Data cleanup數(shù)據(jù)清洗

            Quality filter, trimmer, clipper

            ?

            4.?Data analysis?(part 2):reference free analyses,(數(shù)據(jù)分析第二部分,無參轉錄組分析)

            4.1?Trinity de novo transcriptome assembly

            4.2?Analysis of Differential Expressed Gene?(DEGs)

            4.3?Abundance estimation using RSEM

            4.4?Differential expression analysis using EdgeR

            4.5?Explore the results (cummerbund)

            4.6?MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR)

            4.7?hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance, gene expression profiles.


            5?Data analysis?(part 3):reference based analyses,(數(shù)據(jù)分析第三部分,有參轉錄組分析)

            5.1?Mapping reads to the reference (tophat)

            5.2?Assemble mapped reads (cufflinks)

            5.3?Merge sample-specific assemblies (cuffmerge)

            5.4?Analysis of Differentially Expressed Gene?(DEGs)

            5.5?Identify DEGs (cuffdiff)

            5.6?Explore the results (cummerbund)


            6?Data analysis?(part 4):from gene list to gene function,(數(shù)據(jù)分析第四部分,基因功能注釋)

            6.1?File format for annotation information: GFF3

            6.2?Annotation

            6.3?Homology?search (BLAST+/SwissProt/Uniref90)

            6.4?Protein domain identification (HMMER/PFAM)

            6.5?Protein signal peptide and transmembrane domain prediction (singalP/tmHMM)

            6.6?Comparing to currently curated annotation databases (EMBL Uniprot?eggnog/GO)

            6.7?Enrichment analysis using DAVID

            6.8?Gene name batch viewer

            6.9?Gene functional classification

            6.10?Functional annotation chart

            6.11?Functional annotation clustering

            Lab(上機實驗)

            Lab1:?Connection to cloudlab using Putty

            Lab2:?File transfer between cloudlab and local computer?using?filezilla

            Lab3:?Linux commands

            Lab4:?Reads quality evaluation: fastqc

            Lab5a:?Reads quality control: fastx tool kit

            Lab5b:?Processing the mapping file: samtool

            Lab6:?Reference free?analysis: Tuxedo?package

            Lab7:?Reference based analysis: Trinity package

            Lab8:?Annotation: Trinnotate

            Lab9:?Enrichment analysis using DAVID

            查看更多

            會議嘉賓 (最終出席嘉賓以會議現(xiàn)場為準)


            主講專家:

            中國科學院基因組研究所

            中國醫(yī)學科學院藥用植物研究所???????

            查看更多

            參會指南

            會議門票


            每人¥3900元(含報名費、培訓費、資料費、證書相關費用),食宿可統(tǒng)一安排,費用自理。

            退款說明:
            報道前一周取消報名,可全額退。

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            溫馨提示
            酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
            退款規(guī)則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

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