2020年我们在jimmy老师的支持下成功举行了两场培训，由于培训课程均为前沿内容，所以每期培训班招生一般2~3天结束。
培训内容围绕肿瘤基因组测序进行的深入讲解。 内容具有较强的移植性，比如整个课程都是以Python为主要工具进行的，是一次比较好的Python实践机会，同时该课程的所有内容，几乎是目前所有重测序项目的核心，比如外显子测序、panel以及育种中常用的mutmap、BSA、大型GWAS等。
本培训课程讲师有十多年的项目实战经验（依然是去年授课讲师），且课程经过了多次升级以及优化，课程质量有保障。同时课程持续周期比较长，将近两个月，每周六日下午上课，给大家留出充足的时间进行复习及练习。我们会提供计算资源（仅用于小数据练习）。课程录播视频有一年的回放权限。通过优质的课程质量、较长的课程周期、良好的实操环境以及录播回放这四个方面来保障您的学习体验。
开课时间：预计在10.10开课（如有其他情况，会至少提前一周通知）。
每周六、周日下午3:00~5:00上课：每课时45min，两节连上，中间休息15min。
课表如下：

报名费用： ¥1999/ 人 （含计算机资源）

课程详细说明：

一、 变异检测研究-SNP/INDEL

Somatic SNP/INDEL变异是肿瘤基因组学研究的基础。然而受限于肿瘤的异质性与其突变频率的特点，准确地检出这些变异仍然是需要足够的经验的。我们围绕Broad Institute的Somatic SNVs +Indels的最佳实践及Strelka等软件展开学习，了解NGS比对、比对后处理、germline和somatic calling的方法，并选择经典的数据集进行方法验证与讨论。

二、 变异检测研究-SV/CNV

SV通常定义为至少50个核苷酸碱基（50 bp） 以上的基因组变异，大致包括删除、插入、复制、倒位和易位。SV不仅在表现形式和检测方法上更为复杂，而其影响各不相同，部分SV与特定的肿瘤类型息息相关，而另一部分可能在许多肿瘤中存在。Somatic SV的数量、范围和类型能提供对肿瘤生成机制的见解。SV也可能成为治疗目标，或用作预后标记物。这里我们将介绍和学习肿瘤结构变异检测的方法。

三、 肿瘤免疫治疗的生物信息分析

肿瘤免疫治疗是目前最被寄予厚望的治疗方法，包括PD-1/PD-L、肿瘤疫苗等多种药物在临床研究中取得不错的结果。然而TMB的计算、新生抗原、免疫微环境的检测是其非常重要的环节。这里使用权威数据来开展讨论与实践，这些分析方法。

四、 肿瘤克隆性分析与肿瘤进化

肿瘤具有强烈时空异质性，其细胞可以形成具有遗传差异的克隆群。为了细致了解肿瘤，我们需要对癌症的不同时期（时间）或对不同位置（空间）进行取样测序，检测突变，根据突变的位置、频率和拷贝数信息进行聚类和进化分析。这里我们介绍相关的工具与方法。

五、 高频突变基因与驱动基因检测

高频突变基因与驱动基因的检测是研究肿瘤发生发展的一种重要的研究手段，相关的基因可能对于肿瘤有重要的驱动作用。这里我们来学习相关的软件与方法。

六、 肿瘤数据库学习与介绍

介绍一下肿瘤分析中必要的一些数据库，TCGA、靶药数据库等，了解必要的肿瘤数据库资源。

友情提示：

这个课程是高阶课程，需要有一些linux及编程基础才可以。
如果您确实对这个课程感兴趣，但是没有编程及linux基础的话，我们可以提供我们自己录制的相关视频课程进行自学python及linux课程。对于无基础学员，通过我们的视频的学习与练习大约一周内就可以跟上课程要求了。
本课程结束后，您会有以下几方面的收获：

• 掌握肿瘤变异calling与注释的基本方法，对于影响变异的特殊因素及其解决方案有一定的认识。
• 掌握肿瘤免疫NGS相关分析，学会肿瘤免疫治疗的队列景观分析的研究方法。
• 掌握肿瘤克隆与进化的研究方法与手段，解析肿瘤队列挖掘关键基因，结合数据库进行解读以发表高水平研究的套路与方法。
• 适当拓展肿瘤NGS多组学研究的方法与手段。
• 最终可实现初步具备开展肿瘤变异研究的相关课题或者搭建与开发肿瘤相关应用产品的能力。
  

  报名方式：

  详见微信公众号的课程介绍：肿瘤基因组生物信息学培训班2021年唯一场次