大数据挖掘_应用大数据挖掘方法（R语言）发表SCI论文经验交流班（6月47日线上班）

时间

     培训内容

6月4日

（19:00-

21:00）

生物医学数据挖掘的概念

1.生物医学数据挖掘的基本概念

2.案例形式介绍临床科研中的生物医学数据挖掘思路

3.合理应用数据挖掘提升论文级别

R软件的简单介绍

1.R软件的下载安装和基本运算

2.R软件的基本统计分析操作

3.R软件的图表绘制

4.统计分析批处理的R软件实现

6月5日

（19:00-

21:00）

生物医学数据挖掘—聚类与分类

1.聚类的概念及常用聚类方法(K均值聚类与系统聚类)的R软件实现及可视化

2.双向聚类热图的绘制

3.分类的概念，性能及评估

4.决策树与随机森林分类器的构建及R软件实现和可视化

5.主成分分析及应用主成分分析绘制分类图

6.聚类与分类案例论文讲解

6月6日

（13:30-

16:30）

生物医学数据挖掘—Logistic回归分析与生存分析

1. Logistic回归分析：列线图和校准图的绘制

2.决策曲线分析

3.Cox回归分析：列线图和校准图绘制

4.竞争风险的生存分析

5.案例论文讲解

生物医学数据挖掘—关联规则

1.关联规则的概念

2.关联规则的概念及常用关联规则分析方法(Apriori算法)

3.关联规则分析的R软件实现及可视化

4.案例论文讲解

基因组数据挖掘—肿瘤基因组数据挖掘的R软件包CancerSubtypes

1.数据导入及数据预处理（数据正态化，数据的缺失值填补）

2.聚类热图的绘制

3.提取差异表达基因

4.绘制火山图

5.应用非负矩阵分解聚类法进行肿瘤亚型分析(肿瘤亚型比较，绘制亚型聚类热图和Silhouette图)

6月7日

（13:30-

16:30）

基因组数据挖掘—疾病相关分子调控网络

1.分子网络数据库介绍

2.网络分析及可视化工具-Cytoscape软件介绍

3.基于GEO和TCGA公共数据库挖掘的论文写作与发表

基因组数据挖掘—临床生物信息学研究热点的相关数据分析

1.肿瘤免疫浸润相关数据分析介绍及案例论文讲解

2.肠道菌群及代谢组学相关数据分析介绍及案例论文讲解

3.单细胞测序数据分析介绍及案例论文讲解