如果您在從事生物醫(yī)學(xué)方面的研究? ?并且有發(fā)頂刊的想法

下面這篇內(nèi)容會(huì)給你思路和方法

? ?四大專題內(nèi)容

專題一：機(jī)器學(xué)習(xí)在蛋白質(zhì)組學(xué)實(shí)踐應(yīng)用專題線上培訓(xùn)

專題二：機(jī)器學(xué)習(xí)在代謝組學(xué)實(shí)踐應(yīng)用專題線上培訓(xùn)

專題三：深度學(xué)習(xí)在基因組學(xué)實(shí)踐應(yīng)用專題線上培訓(xùn)

專題四：機(jī)器學(xué)習(xí)在微生物組學(xué)時(shí)間應(yīng)用專題線上培訓(xùn)

? 自然微生物綜述( IF：31.851)于 2018 年在線發(fā)表了微生物組領(lǐng)域的研究方法綜述，不僅系統(tǒng)總結(jié)了過去，更為未來 3-5 年內(nèi)本領(lǐng)域研究方法的選擇，提供了清晰的技術(shù)路線，讓大家做出更好的研究，微生物組學(xué)研究主要涉及兩方面技術(shù)：測(cè)序技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，隨著基因測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步和測(cè)序成本不斷下降，大樣本量的微生物組學(xué)研究激增。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法已經(jīng)不再適用于極度高維、稀疏的微生物組數(shù)據(jù)分析，而適用于復(fù)雜數(shù)據(jù)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為微生物組學(xué)數(shù)據(jù)分析的首選方法。機(jī)器學(xué)習(xí)已被證明是分析微生物群落數(shù)據(jù)并對(duì)特定結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)（包括人類和環(huán)境健康）的有效方法，基于微生物群落數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)已被成功用于預(yù)測(cè)人類健康中的疾病狀態(tài)、環(huán)境質(zhì)量和環(huán)境中污染的存在，并可以作為法醫(yī)學(xué)中的微量證據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)在腸道微生物、微生物組數(shù)組表型、環(huán)境微生物、微生物生態(tài)學(xué)、皮膚微生物、土壤微生物、植物微生物、人體微生物等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，通過查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)在微生物組研究發(fā)刊分值都很高，特別是在 Nature Communications、Advanced Materials（IF=30.849）、Water Research、Nature Microbiology、Environment International 、Nature Methods、Cell Regeneration、JAIMS 等期刊多次發(fā)表！

? ?代謝組學(xué)是對(duì)某一生物或細(xì)胞在一特定生理時(shí)期內(nèi)所有代謝產(chǎn)物同時(shí)進(jìn)行定性定量分析的學(xué)科，被廣泛用于揭示小分子與生理病理效應(yīng)間的關(guān)系。目前，代謝組學(xué)已經(jīng)被應(yīng)用于藥物開發(fā)的各個(gè)階段（如藥物靶標(biāo)識(shí)別、先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)、藥物代謝分析、藥物響應(yīng)和耐藥研究等）?；诖x組學(xué)的高性價(jià)比特性，它被藥學(xué)領(lǐng)域的研究者給予了厚望，有望加速新藥開發(fā)的進(jìn)程。然而，代謝組領(lǐng)域還面臨著嚴(yán)重的信號(hào)處理與數(shù)據(jù)分析問題，對(duì)其在新藥研發(fā)中的應(yīng)用構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。為了有效消除由環(huán)境、儀器和生物因素所引入的不良信號(hào)波動(dòng)，就需要開發(fā)針對(duì)代謝組信號(hào)系統(tǒng)優(yōu)化的新方法，為不同組學(xué)研究量身定制最優(yōu)的數(shù)據(jù)分析策略。

? ?蛋白質(zhì)組（Proteome）是指一個(gè)細(xì)胞或組織由整個(gè)基因組表達(dá)的全部蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)組學(xué)（Proteomics）是采用大規(guī)模、高通量、系統(tǒng)化的方法，從整體的角度分析細(xì)胞或組織內(nèi)動(dòng)態(tài)變化的蛋白質(zhì)組成成分、表達(dá)水平和修飾狀態(tài)及蛋白質(zhì)之間的相互作用，目的在于揭示蛋白質(zhì)功能與細(xì)胞生命活動(dòng)規(guī)律的學(xué)科。蛋白質(zhì)組研究對(duì)象涉及人體、動(dòng)物、植物和微生物，可以為疾病標(biāo)志物的篩選、疾病機(jī)制研究、植物抗逆機(jī)理研究、發(fā)育機(jī)制研究等方向提供技術(shù)手段，為精準(zhǔn)醫(yī)療、藥物靶點(diǎn)研究、藥效分析等提供支持。

? ?深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，在生物信息學(xué)領(lǐng)域也不例外！深度學(xué)習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在基因組學(xué)研究中得到了廣泛的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)分為兩大類：有監(jiān)督和無監(jiān)督。在有監(jiān)督的學(xué)習(xí)中，目標(biāo)是通過使用提供的一組有標(biāo)簽的訓(xùn)練示例來預(yù)測(cè)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)簽（分類）或響應(yīng)（回歸）。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，例如聚類和主成分分析，目標(biāo)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在模式。許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的最終目標(biāo)是優(yōu)化模型性能，而不是在可用數(shù)據(jù)（訓(xùn)練性能）上，而是在獨(dú)立數(shù)據(jù)集（泛化性能）上?；谶@個(gè)目標(biāo)， 數(shù)據(jù)被隨機(jī)分成至少三個(gè)子集：訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于學(xué)習(xí)模型參數(shù)，驗(yàn)證集用于選擇最佳模型，測(cè)試集用于估計(jì)泛化性能。機(jī)器學(xué)習(xí)必須在模型靈活性和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量之間達(dá)到適當(dāng)?shù)钠胶?。一個(gè)過于簡(jiǎn)單的模型將不合適，無法讓數(shù)據(jù)“說話”。一個(gè)過于靈活的模型會(huì)過度適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的虛假模式，而不會(huì)泛化。，近兩年國(guó)內(nèi)外頂尖課題組 MIT、Harvard University、UPenn、清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等都在從事深度學(xué)習(xí)基因組學(xué)的研究，這一研究成果更是多次發(fā)表在Nature Reviews Genetics、Nature Methods、Science Advances、Cancer Cell、Nature Biotechnology 等知名國(guó)際頂刊上，為我們發(fā)表頂刊鑒定了基礎(chǔ)。

? 由于學(xué)習(xí)平臺(tái)文獻(xiàn)、視頻教程資料較少，技術(shù)不公開，對(duì)于有相應(yīng)科研任務(wù)和發(fā)高質(zhì)量文章的科研人員極度困擾，應(yīng)而培訓(xùn)學(xué)習(xí)迫在眉睫， 應(yīng)廣大科研人員要求，本單位經(jīng)過數(shù)月調(diào)研，決定聯(lián)合專家共同舉辦“機(jī)器學(xué)習(xí)微生物組學(xué)+機(jī)器學(xué)習(xí)代謝組學(xué)+機(jī)器學(xué)習(xí)蛋白組學(xué)+深度學(xué)習(xí)基因組學(xué)”專題學(xué)習(xí)班，將內(nèi)容全部學(xué)懂、學(xué)會(huì)、學(xué)透徹、學(xué)以致用，完成科研任務(wù)和高質(zhì)量文章！

一、學(xué)習(xí)目標(biāo)

? 通過多個(gè)案例的系統(tǒng)講解讓參會(huì)學(xué)員學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)在微生物組數(shù)據(jù)分析流程，能夠快速運(yùn)用到自己的科研項(xiàng)目和課題上。熟悉代謝組學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)硬件和軟件；熟悉代謝組學(xué)從樣本處理到數(shù)據(jù)分析的全流程；能復(fù)現(xiàn)至少 1 篇CNS 或子刊級(jí)別的代謝組學(xué)文章圖片。

本學(xué)習(xí)內(nèi)容適于對(duì)深度學(xué)習(xí)、基因組學(xué)、微生物組學(xué)、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等多組學(xué)分析感興趣的學(xué)員。課程通過基礎(chǔ)入門+應(yīng)用案例實(shí)操演練的方式，從初學(xué)及應(yīng)用研究的角度出發(fā)，帶大家實(shí)戰(zhàn)演練多種深度學(xué)習(xí)模型（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN、可變自動(dòng)編碼器 VAE、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GCN）通過對(duì)這些深度學(xué)習(xí)在基因組學(xué)中的應(yīng)用案例進(jìn)行深度講解和實(shí)操，讓學(xué)員能夠掌握深度學(xué)習(xí)分析高維基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)流程，系統(tǒng)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)及基因組學(xué)理論知識(shí)及熟悉軟件代碼實(shí)操，熟練掌握這些前沿的分析工具的使用以及研究創(chuàng)新深度學(xué)習(xí)算法解決生物學(xué)及臨床疾病問題與需求。助力學(xué)員發(fā)表 Nature、Science、Cell 等正刊及子刊雜志?。ㄔ谏欧治龅男录夹g(shù)加持下，用更少的經(jīng)費(fèi)，發(fā)更高質(zhì)量的文章）