我们前面介绍了中国大学mooc的一些生物信息学相关课程,给大家做基础知识补充:
- 生信技能树分享了:中国大学MOOC的生物信息学公开课之河南科技大学 ,
- 生信菜鸟团分享了:中国大学MOOC的生物信息学之华中农业大学
以及最热门的:中国大学MOOC的生物信息学之山东大学 (第7次开课,时间: 2020年09月14日 ~ 2021年01月31日)
最近逛 Griffith lab,看到了他们的一个课程资料整理,链接是:https://pmbio.org/resources/ (悄咪咪的说一句, Griffith lab在全球生物信息学教程界的地位,就跟我们生信技能树在华语圈的地位一样。)
课程的标题是:Precision Medicine Bioinformatics,副标题是:Introduction to bioinformatics for DNA and RNA sequence analysis
有意思的是授课队伍基本上都是华盛顿大学,但是我看到授课地点是英国:
Nov 2018, Glasgow, Scotland, UK.
- Module 00 - Introduction to the intructors, course overview, precision medicine
- Module 01 - Cloud computing, UNIX/Linux OS, bioinformatics tool installation, course website review
- Module 02 - Intro to References, Annotations, and Raw Data
- Module 03 - Intro to Alignment Algorithms, Visualization, and QC
- Module 04 - Intro to Germline WGS and Exome Variant Analysis
- Module 05 - Intro to Somatic WGS and Exome Variant Analysis
- Module 06 - Intro to RNAseq Analysis
- Module 07 - Intro to Clinical Applications
- Module 08 - Intro to Immunogenomic Analysis
- Module 09 - Intro to the Common Workflow Language
跟我的B站免费NGS数据处理视频课程内容类似,目录如下:
- 免费视频课程《RNA-seq数据分析》
- 免费视频课程《WES数据分析》
- 免费视频课程《ChIP-seq数据分析》
- 免费视频课程《ATAC-seq数据分析》
- 免费视频课程《TCGA数据库分析实战》
- 免费视频课程《甲基化芯片数据分析》
- 免费视频课程《影像组学教学》
- 免费视频课程《LncRNA-seq数据》
- 免费视频课程《GEO数据挖掘》
非常值得大家学习!我也同步分享了视频配套讲义和教辅材料;
- 学徒第1月,基础知识介绍掌握:文档链接:https://mubu.com/doc/38tEycfrQg 密码:vl3q
- 学徒第2月,RNA-seq数据分析实战训练:文档链接:https://mubu.com/doc/38y7pmgzLg 密码:p6fo
- 学徒第3月,WES数据分析实战训练:文档链接:https://mubu.com/doc/1iDucLlG5g 密码:7uch
- 学徒第4月,ChIP-seq数据分析实战训练:文档链接:https://mubu.com/doc/11taEb9ZYg 密码:wk29
也为每个组学视频课程,设置了练习题,不知道大家是否有学习呢?
基本上每个过来我这边学习一个月以上的学徒我都会让他们学习多种组学(围绕着中心法则),而且有了Linux基础和R语言能力后, 跟着我们的视频教程很容易就学会基础流程,毫无压力。
授课的课件提供pdf和ppt版本下载
非常精美,我授课很少制作PPT,都是思维导图,这次开了一下眼界。链接是:https://github.com/griffithlab/pmbio.org
因为是在GitHub,所以蛮多朋友可能是下载比较困难,我搬运到了腾讯微云,链接在公众号:https://mp.weixin.qq.com/s/IIQIich2-cLIvGPK63mTpg
当然,如果你完全看不懂,那就是你的基础知识掌握的不牢固。再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理:
把R的知识点路线图搞定,如下:
- 了解常量和变量概念
- 加减乘除等运算(计算器)
- 多种数据类型(数值,字符,逻辑,因子)
- 多种数据结构(向量,矩阵,数组,数据框,列表)
- 文件读取和写出
- 简单统计可视化
- 无限量函数学习
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