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新17种免疫细胞单细胞sceQTL数据挖掘(M95) 本课程旨在为学员提供免疫细胞单细胞数量性状基因座(single-cell expression quantitative trait loci, sceQTL)数据挖掘的全面系统性培训。借助现代生物信息学技术以及单细胞测序技术的快速发展,我们能够在单个细胞水平上深入探索基因表达调控机制与免疫细胞功能之间的复杂关系。课程内容涵盖了从基础理论到实际应用的完整知识体系,帮助学员掌握单细胞sceQTL分析的核心方法与技术。 ## 课程特色 这门课程的主要特性在于将理论知识与实践操作相结合,通过循序渐进的教学方式,引导学员从零基础逐步成长为能够独立开展免疫细胞单细胞sceQTL数据分析的专业人才。课程采用项目驱动的教学模式,让学员在实际的数据分析项目中学习并运用相关技术,从而实现理论与实践的有机统一。 ## 学习目标 通过本课程的学习,学员将能够: 1. **理论基础掌握**:深入理解单细胞测序技术原理、QTL分析基本概念以及免疫细胞生物学背景知识,为后续的数据分析工作奠定坚实的理论基础。 2. **技术方法运用**:熟练掌握单细胞RNA测序数据的预处理、质量控制、细胞类型识别等关键技术环节,并能够运用专业的生物信息学软件工具进行数据分析。 3. **sceQTL分析实践**:学会运用统计学方法识别与免疫细胞功能相关的遗传变异,理解基因型与表型之间的关联关系,掌握sceQTL定位与功能注释的完整流程。 4. **数据解读能力**:培养对分析结果的批判性思维能力,能够准确解读统计结果,识别潜在的技术偏倚,并提出合理的生物学解释。 5. **软件工具应用**:熟练运用R语言、Python等编程语言以及相关的生物信息学软件包,具备独立开展数据分析项目的技术能力。 ## 课程内容安排 ### 第一部分:基础知识建立 课程首先从免疫系统基础知识入手,介绍免疫细胞的分类、功能特性以及在疾病发生发展过程中的作用机制。随后深入讲解单细胞测序技术的发展历程、技术原理以及在免疫学研究中的应用优势。 ### 第二部分:数据预处理技术 详细介绍单细胞RNA测序数据的特点、质量控制标准以及预处理流程。学员将学习如何识别并去除低质量细胞、进行基因表达量标准化以及批次效应校正等关键技术环节。
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