想学的伙伴们可以尝试系统跟中科院老师学习下思路、设计和分析方法
📚课程二：多组学联合分析、孟德尔随机化结合多组学和人工智能（AI）辅助多组学联合分析10月17日开始 周末直播
📚课程三：不用养细胞,虚拟细胞发力，14天发表单细胞高分文章套路10月17、18、24、25周末
系统学习单细胞多组学、空间转录组和机器学习单细胞分析应用
10月18日开始，每周日全天直播，
主讲嘉宾：来自中科院，长期从事单细胞多组学方面的项目研究，发表Nature、Science等杂志七十多篇论文，累计引用上万次，系统学习交流，一次到位，安排在休息时间；
1，设置从零基础开始一步一步递进，掌握各种组学（RNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq等）bulk及单细胞分析技能
2，从生信零基础开始到单细胞基础和高阶，最后到空间转录组和单细胞机器学习应用逐步提高，
3，系统学习交流，一次学到位，
4，连续一个月紧凑学习交流，精细化讲解 将单细胞内容全部学懂、学会、学透彻、学以致用，
5，了解单细胞测序基本概念及原理、测序分析的常用软件、测序数据的下载方法和研究思路、学会用R代码进行单细胞转录组分析并作图、熟悉CNS杂志单细胞转录组文章思路、熟悉零成本的单细胞相关课题设计思路、获得全套全自动化分析单细胞数据的流程脚本
6，空间基础处理、多样本联合分析、单细胞空间联合分析、空间转录组通讯分析、轨迹分析、富集分析、高级绘图、空间转录组绘图、空间转录组细胞聚类、细胞共定位、细胞网络等
7，机器学习单细胞分析应用，通过deepseek设计单细胞空间课题分析思路和内容
8，一次报名不用东拼西凑反复报名各类生信单细胞学术会议。
单细胞多组学课程主讲嘉宾： 来自中科院，长期从事单细胞多组学方面的项目研究，发表Nature、Science等杂志七十多篇论文，累计引用上万次，目前承担国家科技部、国家自然基金委和重点研发计划等多项课题。第一天上午（8:30-12:00）：
单细胞转录组数据分析模块及技术路线
1.文献案例学习：通过10篇经典CNS
文献的系统解读，掌握单细胞分析的核心内容与可视化呈现方式。
2.高分文章方法论：解析细胞亚群鉴定、拟时序分析、差异表达分析、功能富集、转录因子预测及细胞通讯等关键分析技术的应用逻辑。
3.分析框架梳理：总结单细胞研究的十大标准化分析模块及其关联性。
4.
工具资源指南：介绍单细胞组学常用数据库（如CellMarker、PanglaoDB等）的操作流程与适用场景。
5.实践能力培养：结合自测案例，归纳单细胞数据挖掘的完整思路与问题解决策略。
第一天下午（14:00-17:30
）：
R语言入门与绘图实践
1.环境配置：R语言基础介绍与安装指南，RStudio集成开发环境的配置及核心功能说明。
2.R包管理
：从CRAN、Bioconductor、Github等不同来源安装R包的方法与常见问题处理。
3.语法基础：R语言核心语法结构、常用函数及数据操作命令。
4.数据处理：数据读取、存储及统计分析（如t检验、回归分析）的典型应用场景。
5.R语言绘图实操：小提琴图，箱型图，火山图，热图，网络图，GO、KEGG富集图。
第二天上午（8:30-12:00）：
单细胞转录组数据分析实操流程
1.Cellranger工具应用：10X Genomics
官方单细胞分析软件Cellranger的功能详解与上机操作指导。
2.Seurat分析流程原理及实操：基于基因表达矩阵的标准化处理、特征筛选及Marker基因鉴定全流程实践。
3.数据质量控制：使用Seurat
包进行基因/细胞层面的质控标准与过滤方法。
4.Seurat归一化、降维与可视化：
4.1，Seurat数据处理：标准化、鉴定高变基因、归一化、PCA降维与聚类分析
4.2，二维及三维投影：tSNE/UMAP可视化与结果解读
5.Markers基因计算：差异表达基因识别与可视化。
6.
细胞类型注释：结合已知标记基因、自动注释工具及人工验证的多策略分类方案。
第二天下午（14:00-17:30）：
单细胞转录组多样本整合与分析流程
1.双细胞去除：使用DoubletFinder工具识别并去除双细胞污染，重点讲解预期双细胞率、分群数等核心参数的设置依据。
2.
参数优化：针对不同数据集特点，个性化调整分群分辨率、降维维度等关键参数的操作指南。
3.亚群解析：基于标记基因表达谱的细胞亚分群策略与可视化验证方法。
4.组间差异：多样本间差异表达基因（DEGs）的识别。
5.样本整合：
5.1，使用Seurat的CCA/ IntegrateLayers算法进行批次校正
5.2，通过harmony框架消除技术变异与样本异质性
第三天上午（8:30-12:00）：
功能富集分析与基因集评分及可视化
1.基础理论与可视化：功能富集分析（GO/KEGG）的核心原理，以及富集结果常用图形（如条形图、气泡图、网络图、热图、弦图、富集路径图）的解析方法。
2.R包实现：使用clusterProfiler、enrichR等R包进行GO及KEGG功能富集分析的操作流程与结果解读。
3.
在线平台：DAVID数据库的富集分析步骤与参数设置；metascape平台的多组学整合分析功能。
4.GSEA分析：基于GSEA软件（
Java版）的标准化分析流程,R包实现GSEA的替代方案。
5.基因集评分：GSVA算法在无监督基因集活性评估中的应用, AddModuleScore/AUCell/UCell针对特定基因集得分的计算方法。
第三天下午（14:00-17:30）：
拟时序分析方法与实操指南
1.monocle2全流程分析：
1.1,细胞与基因筛选标准
1.2,降维（如PCA/tSNE）与细胞排序算法
1.3,差异表达基因鉴定方法
1.4,轨迹图、分支图等常用可视化图形绘制
2.monocle3应用：
2.1,基于图结构的拟时序分析流程
2.2,轨迹状态与分支点可视化
3.RNA速率分析：
3.1,剪接动力学原理与计算流程
3.2,速度场与轨迹方向性验证
4.CytoTRACE分析：
4.1,细胞分化潜能评分方法
4.2,拟时间轴构建与结果解读
5.slingshot和DiffusionMap
进行轨迹可视化：
5.1,slingshot的贝叶斯轨迹推断
5.2,DiffusionMap降维与轨迹叠加展示
第四天上午（8:30-12:00）：
细胞通讯与代谢分析方法及实操
1.
Cellphonedb分析：
1.1,基于配体-受体互作的细胞通讯分析流程
1.2,网络图、热图等可视化图形生成方法
2.CellChat分析：
2.1,单数据集与多数据集整合分析策略
2.2,信号通路活性图、细胞间通讯网络图等可视化
3.NicheNet分析：
3.1,配体-受体-靶基因调控网络构建
3.2,下游基因调控预测与结果验证
4.scMetabolism分析
：
4.1,单细胞水平代谢通路活性评估
4.2,代谢状态聚类与差异分析
第四天下午（14:00-17:30）：
转录调控网络与拷贝数变异分析方法
1.SCENIC转录因子分析：
1.1,基于共表达网络的转录因子活性推断流程
1.2,顺式调控元件（motif）富集分析方法
2.SCENIC网络构建与可视化：
2.1,细胞调控网络活性得分计算（AUCell算法）
2.2,调控网络图、热图等可视化展示
3.
hdWGCNA分析：
3.1,单细胞水平共表达网络构建（基于WGCNA改进）
3.2,模块识别与功能关联分析
4.inferCNV分析：
4.1,染色体拷贝数变异推断算法原理
4.2,拷贝数变异热图与差异区域可视化
第五天上午（8:30-12:00）：
单细胞多组学分析思路与方法
1.单细胞组学技术概述
1.1,主流技术：单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞
ATAC测序（scATAC-seq）、单细胞蛋白组（CITE-seq）
1.2,技术特点：分辨率、通量、多组学联用方案（如10x Genomics多组学平台）
2.联合组学解析策略
1.1,数据关联：基因表达-开放染色质共定位、
mRNA-蛋白表达一致性分析
1.2,工具支持：Seurat、WNN等算法的跨组学特征对齐
3.多组学整合分析方法：细胞类型注释（基于主导组学数据），跨组学特征映射（如基因→开放区域）
4.Seurat
实现转录组+ATAC联合分析：Signac及ArchR进行ATAC分析，锚点及WNN方法实现转录组+ATAC联合分析
5.
Seurat实现转录组+蛋白组联合分析：锚点基因匹配（如表面蛋白对应基因），WNN算法
第五天下午
（14:00-17:30）：
机器学习基础理论及Python语言介绍
1.机器学习基本概念与常用模型
1.1,核心概念：监督学习、无监督学习、强化学习
1.2,典型模型：线性回归、决策树、支持向量机、神经网络
2.单细胞及空间组学中的机器学习方法
2.1,应用场景：细胞聚类、轨迹推断、空间模式识别
2.2,常用算法：t-SNE、UMAP、随机森林、图神经网络
3.Python入门
3.1,环境搭建：Python及Jupyter Notebook
安装
3.2,基础语法：变量、运算符、控制结构
3.3,数据类型：数值、字符串、布尔值
4.Python数据结构与文件操作
4.1,数据结构：列表、元组、字典、集合
4.2,文件操作：读写文本文件、CSV处理
5.Python
控制流与函数
5.1,控制流：条件语句、循环语句
5.2,函数：定义、参数传递、返回值
第六天上午（8:30-12:00）：
空间转录组技术及分析内容
1.主流空间转录组技术概述
1.1,技术平台：10X Visium
、10X HD、Stereo-seq、Xenium、CosMx
1.2,分析特点：分辨率、捕获效率、多组学兼容性及适用场景对比
2.经典文献解析
2.1,15篇CNS文献核心内容串讲
2.2,重点：空间组学关键发现与分析模块
3.高分文章分析思路及模块总结
3.1,反卷积分析（细胞类型空间分布）
3.2,生态位分析（微环境互作）
3.3,拟时序分析（发育/疾病轨迹）
3.4,差异表达分析（空间特异性基因）
3.5,功能富集（区域化功能模块）
3.6,细胞共定位（亚群空间关系）
3.7,细胞通讯（配体-受体空间互作）
4.各分析模块工具包汇总
4.1,常用工具：Seurat空间模块、Squidpy、RCTD、mistyR、
Cell2location等
4.2,功能覆盖：细胞注释、空间统计、交互分析
第六天下午（14:00-17:30）：
空间转录组R包Seurat分析及与单细胞联合分析实操
1.10x Visium官方分析软件Space Ranger
1.1,软件功能与操作流程讲解
1.2,实战演练：从原始数据到标准输出
2.Space Ranger输出结果解读
2.1,关键指标：测序质量、基因检测效率
2.2,空间基因表达矩阵结构说明
3.Seurat基础分析流程
3.1,降维方法：
PCA、UMAP/t-SNE
3.2,聚类算法：分辨率参数设置与结果评估
3.3,可视化：空间点图与聚类分布展示
4.Seurat高级功能应用
4.1,基因表达空间可视化（FeaturePlot）
4.2,空间变量特征识别（Spatially Variable Features
）
5.单细胞数据关联分析
5.1,数据整合：锚点对齐与批次校正
5.2,空间细胞类型定义（细胞类型映射）
6.多样本整合分析
6.1,样本间差异处理
6.2,联合可视化与统计检验
第七天上午（8:30-12:00）：
空间转录组Python库Scanpy与Squidpy基础分析及可视化
1.
Scanpy数据读取与预处理
1.1,数据导入：支持10X Visium等格式的空间转录组数据读取
1.2,质控流程：基因/细胞过滤、标准化、批次校正
2.Scanpy核心分析流程
2.1,高变基因筛选（HVG
）
2.2,降维方法：PCA、UMAP/t-SNE
2.3,聚类算法：Louvain/Leiden算法
2.4,可视化：二维/三维空间分布展示
3.Scanpy差异基因分析
3.1,空间差异表达基因识别
3.2,统计检验与结果可视化
4.Squidpy功能模块
4.1,图像特征计算：组织形态学量化
4.2,邻域富集分析（NPA）
4.3,空间差异基因分析
第七天下午（
14:00-17:30）：
空间转录组基因表达分析、细胞反卷积及差异基因分析
1.Seurat包scTransform与Python库Tangram
1.1,scTransform标准化方法复习
1.2,Tangram空间数据整合实操
2.
细胞反卷积分析R包
2.1,RCTD与CARD算法原理
2.2,实战流程：从输入到细胞组成预测
3.Python反卷积工具Cell2location
3.1,贝叶斯模型原理
3.2,空间细胞类型解卷积实操
4.空间差异基因分析工具
4.1,跨平台SpatialDE（Python/R）
4.2,trendsceek与SPARK-R包
第八天上午（8:30-12:00）：
空间转录组轨迹分析、细胞共定位、hdWGCNA及CNV分析
1.空间轨迹分析
1.1,R包SPATA2
实现
1.2,Python库stlearn实现
2.细胞共定位分析
2.1,R包mistyR基础分析
2.2,扩展分析：细胞-通路
-基因共定位
3.hdWGCNA分析
3.1,空间转录组加权共表达网络构建
3.2,结果可视化
4.CNV分析
R包
SPATA2实现
第八天下午（14:00-17:30）：
空间转录组细胞通讯分析
1.R包CellChat
细胞通讯分析及可视化
2.R包NicheNet
2.1,配体-受体互作分析
2.2,下游基因调控网络构建
3.Python库
CellPhoneDB
细胞通讯分析及可视化
4.Python库COMMOT
细胞通讯分析及可视化
5.Python库stlearn
细胞通讯分析及可视化
第九天上午（8:30-12:00）：
空间转录组细胞生态位及分子生态位分析
1. 基础矩阵类型
1.1,基因表达矩阵
1.2,细胞类型矩阵
1.3,细胞生态位矩阵
1.4,分子生态位矩阵
2.生态位聚类方法
2.1,Python及R包Banksy实现
2.2,适用于空间转录组数据
3.细胞
niche分析
1.1,R包Seurat
1.2,R包ISCHIA
4.生态位差异表达分析
1.1,R包nicheDE
1.2,空间转录组数据应用
第九天下午（14:00-17:30）：
Visum HD及Xenium、CosMx数据分析
1.R包Seurat
1.1,Visum HD数据分析
1.2,Xenium、CosMx数据分析
2.Python库scanpy
Visum HD数据分析
3.
Python库squidpy
Xenium、CosMx数据分析
4.RCTD反卷积
4.1,Visum HD数据
4.2,double
模式反卷积分析
5.案例复现
课程二、多组学联合分析、孟德尔随机化结合多组学和人工智能（AI）辅助多组学联合分析 10月17日开始，每个周六全天
围绕转录组、蛋白质组、代谢组、肠道菌群四大核心组学，结合网络药理学与 AI / 机器学习，配上真实可参考的数据案例，把多组学联合分析的思路、逻辑、应用场景一次性讲透，帮你打通从数据到文章的全链路。
系统学习交流，一次到位，课程安排在休息时间；
1，设置一个月时间，全面系统学习多组学及其联合分析，多组学的关联分析，将系统生物学中基因，蛋白，代谢和肠道菌群多个层面全关联和最新机器学习方法、人工只能辅助多组学分析，开启全多组学时代。
2，线上直播，可以回放，建群答疑，学习方式更加灵活！
3，科学设置，周六直播，周日上午学员自行练习，下午答疑
4，全部资料，包括软件、脚本、课件、示例数据，统统提供！
5，基础进阶，零基础也可以轻松入门！
6，提供回放，不用担心错过课程，课后也可以反复观看！
7，一次报名不用东拼西凑反复报名各类生物学会议。
多组学课程主讲嘉宾： 周老师，擅长代谢组学生信分析、
网络药理学+分子对接、转录组学数据分析、蛋白组学数据分析、肠道菌群课题设计+数据分析（基于云平台）、网络药理学联合代谢组学分析第一节（周六上午9:00-11:30）
代谢组学生信分析
1，代谢组学基本入门知识（研究背景，技术发展和原理，课题设计、样品类型、所用的仪器设备、样品收集要求、寄送注意事项）
2，原始矩阵归一化处理,
3，Simca-p软件的使用进行模型的建立
4，Pca、oplsda模型的建立、代谢物VIP值的计算
5，置换检验判断oplsda模型的稳定性
6，差异代谢物的筛选、鉴定
7，HMDB、metaboanalyst数据库的使用，代谢通路富集分析
8，代谢物的pearson相关性分析
第二节
（周六下午2:00-4:30）
转录组学数据分析
1，转录组学的内容，应用，测序原理等
2，R语言做差异分子的筛选
3，PPI蛋白互做网络构建鉴定重要的分子
4，富集分析获取重要的GO term和通路
5，基因的pearson相关性分析
6.GSEA，GSVA分析获取重要通路
7.免疫浸润量化不同免疫细胞在组织中的浸润程度
8.多个芯片合并获取分析用数据
9.GEO数据库的使用和芯片下载
第三节（周六上午9:00-11:30）
蛋白组学数据分析
1，蛋白组学的发展史，检测方法，所需的仪器设备，蛋白组学的应用
2，差异蛋白分子的筛选
3，PPI蛋白互做网络构建筛选重要的差异蛋白
4，富集分析筛选重要的GO term和通路
5，蛋白的pearson相关性分析
第四节（周六下午2:00-4:30）
肠道菌群课题设计+数据分析
1，肠道微生物的作用，影响因素，粪菌移植等相关知识，课题设计
2，α、β多样性分析识别组间肠道微生物的复杂程度和组成差异,
3，组间差异物种分析
4，Lefse分析筛选biomarker,
5，功能分析筛选重要的通路
6，关联环境因子进行肠道微生物与临床性状或者其余组学的相关性分析
第五节（周六上午9:00-11:30）
代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析
1，案例分析：代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析思路 、流程和方法
2，KEGG数据库的使用
3，代谢通路、富集分析通路的查询
4，多组学差异的分子或者物种的Pearson相关性分析
5，Metscape的应用进行代谢组学与蛋白组学，转录组学或者网络药理学的联合分析
6，联合分析网状图的绘制
7，Pearson相关性分析
第六节（周六下午2:00-4:30
）
肠道微生物组学与代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析
1，案例分析：肠道微生物组学与代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析思路、流程和方法
2，肠道微生物组学与代谢组学联合分析
3，肠道微生物组学与蛋白组学联合分析
4，肠道微生物组学与转录组学联合分析
5，多组学联合分析网状图的绘制
6，微生信查询通路图
第七节（
周六上午9:00-11:30）
网络药理学结合代谢组学、实验验证及nhanes等多方法发表sc（一）
1，案例分析：网络药理学和代谢组学的联合分析思路、流程和方法
2，药物靶点的查询，包括复方，单位药，单体，TCMSP，Dgldb，pharmmapper， Swisstargetprediction数据库的使用
3，疾病靶点的查询，基于NCBI，genecards，TTD，TCMSP数据库
4，药物治疗疾病潜在靶点的确定，韦恩图绘制
5，蛋白互作，string数据库和cytoscape数据库的使用
6，富集分析，BP，CC，MF，KEGG
7，分子对接，配体受体相互作用，结合能的计算，结合位点的确定。
8，常见疾病的表型检测内容
第八节（周六下午2:00-4:30）
网络药理学结合代谢组学、实验验证及nhanes等多方法发表sci（二）
1，实验所需生物样本类型
2，细胞和动物实验分组
3，干预措施的确定
4，常见疾病动物模型造模方法
5，Elisa，病理切片，wb，qpcr，免疫组化等实验设计，注意事项
6，Nhanes与临床变量简介，
7，临床研究分类与设计、nhanes数据清洗、
8，交互分析、曲线拟合、分层分析
9，无随访的临床预测模型、C指数计算，
10，诺莫图绘制、DCA曲线绘制、
11，ROC曲线和校准曲线的绘制
12，孟德尔随机化结合网络药理学
13，生物信息学结合网络药理学，
14，单细胞测序结合网络药理学
第九节（周六上午9:00-11:30）
机器学习应用于多种组学筛选重要特征
1，缺失值处理
2，随机森林模型
3，xgboost模型
4，lasso回归等模型
5，shap值计算
6，拟合曲线的绘制
7，模型评价，ROC曲线的绘制
8，特征变量与shap值相关性计算
9，多种机器学习算法用于各组学筛选重要的特征：代谢物、肠道微生物、mRNA、蛋白质
第十节（周六下午
2:00-4:30）
1.bourta算法进行特征选择
2.多种机器学习模型的比较应用（Lasso，Xgboost，随机森林，朴素贝叶斯，神经网络，支持向量机，Gbm，Lightgbm，Catboost）
3.蜂窝图的绘制进行模型可解释性
4.单样本全特征的SHAP值分析绘制
5.特征重要性条形图绘
制进行特征排序
第十一节（周六上午9:00-11:30）
人工智能辅助多组学分析
1，deepseek辅助多组学课题设计，数据处理和快速获取idea
2，deepseek辅助多组学分析思路、流程和方法
3，deepseek用于辅助
多组学文章写作
4，deepseek用于辅助多组学获取背景知识
第十二节（周六下午2:00-4:30）
组学孟德尔随机化：
1，组学孟德尔随机化：
代谢物
、炎症因子、肠道微生物、免疫细胞、Pqtl
富集分析、蛋白互作、分子对接
2，GEO芯片挖掘结合孟德尔
3，单细胞测序结合孟德尔
4，蛋白代谢肠道转录组结合孟德尔
5，药靶孟德尔实操
6，共定位
课程三：不用养细胞,虚拟细胞发力，14天发表2区生信单细胞高分文章套路10月17、18、24、25周末
不用养细胞,虚拟细胞发力，14天发表2区生信：“虚拟扰动Geneformer（nature发表）+虚拟敲除scTenifoldKnk+虚拟过表达scTenifoldNet+虚拟筛药drugreflector( science发表)”的联合思路，用单细胞联合113种机器学习拿下，是生信发文的短平快模板思路！以公开数据为主（训练集3 套 GEO 数据集+验证集2 套独立队列），只加了基础qPCR 验证的研究。核心思路就是机器学习筛选标志物 + 单细胞虚拟基因敲除做机制验证，咱们自己聚焦的疾病研究方向思路上完全可以复现的。想发的伙伴们可以尝试系统跟老师学习和交流下思路、设计和分析方法。
1）基于转录组进行差异表达和WGCNA分析，取交集得到候选基因，进行富集分析；
2）利用113种机器学习算法构建新生儿坏死性小肠结肠炎（NEC）相关基因诊断模型，根据性能选择最佳模型，获得特征变量后再通过|logFC| > 2差异分析筛选核心基因；
3）对核心基因进行共表达分析、诊断价值分析、功能富集分析、免疫浸润相关性分析，并在IEC6 细胞和小鼠NEC 模型中验证其表达；
4）单细胞分析核心基因的细胞特异性表达；
5）利用scTenifoldKnk虚拟敲除3个核心基因，将3个虚拟敲除后显著改变基因取交集，并进行富集分析；
6）使用 Geneformer 进行组合的虚拟扰动，并将观察到的组合效应与单基因效应的加和进行比较，以区分3个基因是协同作用、相加作用还是冗余作用；
7）通过Geneformer对9 个铁死亡基因进行虚拟敲除或过表达，再通过 qRT-PCR验证小鼠NEC模型中的铁死亡调控轴。
第一天上午：2026年5月新发“多组学 + 113种机器学习 + 单细胞 +虚拟细胞”论文解读和技术路线
1.文章思路解读：“多组学 + 113种机器学习 + 单细胞 +虚拟细胞”论文思路解读，论文分析的核心逻辑和可视化呈现方式。
2.概念讲解，关键技术的应用：多组学，机器学习，虚拟基因敲除/过表达，虚拟筛药中各种概念讲解，关键技术的应用逻辑，各种图表含义。
3.数据库使用方法:介绍多组学数据库各个数据库使用方法
第一天下午
R语言入门与绘图实践
1.环境配置：R语言基础介绍与安装指南，RStudio集成开发环境的配置及核心功能说明。
2.
R包管理：从CRAN、Bioconductor、Github等不同来源安装R包的方法与常见问题处理。
3.语法基础：R语言核心语法结构、常用函数及数据操作命令。
4.数据处理
：数据读取、存储及统计分析（如t检验、回归分析）的典型应用场景。
5.R语言绘图实操：小提琴图，箱型图，火山图，热图，网络图，GO、KEGG富集图。
第二天上午
数据下载，整合和差异分析和WGCNA挖掘关键模块
1.GEO数据处理： 对GEO
数据库多个Osteoarthritis 数据库下载，合并，去批次
2.数据差异分析：通过limma差异分析，识别OA与正常组之间的差异表达基因，为后续筛选奠定基因基础。
3.WGCNA挖掘关键模块：构建加权基因共表达网络，挖掘与疾病强相关的关键基因
模块
4. 差异共表达基因：挖掘将差异基因与共表达基因取交集，获得差异共表达的基因集。
第二天下午
利用113个机器学习算法识别疾病的诊断特征和枢纽
基因
1.机器学习筛选核心基因：使用113个机器学习算法，筛选生物标志物并采用ROC曲线评估性能。
2.诊断评估与验证：生物标志物的诊断评估与验证
第三天上午
生物标志物相关的通路和免疫浸润的相关性
1.相关分析：生物标志物的相关通路分析，使用GSVA R包对生物标志物进行单基因富集分析
2.免疫浸润分析：使用CIBERSORT 分析疾病和对照样本中免疫浸润的差异和诊断特征的相关性
3.
表达差异和诊断价值评估：核心基因TAZ在疾病数据集的表达差异和诊断价值评估第三天下午
疾病患者单细胞分析验证的TAZ表达
1.疾病单细胞数据处理和注释:
单细胞图谱
2.单细胞样本中生物标志物的表达的空间异质性和表达差异
3.单细胞数据中敲除方法使用: 利用单细胞虚拟敲除技术模拟特征基因缺失。
4.单细胞数据中虚拟基因过表达方法使用: 利用单细胞虚拟过表达技术模拟特征基因过表达
5.虚拟基因敲除和过表达后富集分析核心揭示生物标志物基因的不同调控网络:敲除和过表达后影响的基因的富集分析，揭示其在疾病进展中起着关键作用
。
第四天上午
虚拟扰动和虚拟筛药深度解析：生物标志物是协同作用、累加作用还是冗余作用
1.虚拟扰动方法使用: 使用Geneformer驱动的虚拟细胞进行组合性物理扰动
2.虚拟药物筛选分析:
使用AI驱动的治疗筛查框架（DrugRefLector）筛选疾病相关的药物，并使用分子对接验证可作为靶向生物标记物的潜在治疗药物。
授课方式：
腾讯会议线上直播
会议时间：
主办单位：
玮瑜科研平台
承办单位：
上海玮瑜生物科技有限公司
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