生物醫(yī)學(xué)研究中的數(shù)據(jù)分析與可視化生物信息學(xué)家的角色PresenternameAgenda介紹生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析與可視化生物信息學(xué)工具應(yīng)用01.介紹生物信息學(xué)家在醫(yī)學(xué)研究中的角色生物信息學(xué)家的角色從海量生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中獲取信息-從海量數(shù)據(jù)中提取信息數(shù)據(jù)分析和可視化常用工具包介紹生物信息學(xué)工具應(yīng)用這些方法來(lái)發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)基因解讀者數(shù)據(jù)分析可視化應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析01機(jī)器學(xué)習(xí)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型和分類器02可視化展示通過(guò)圖表、圖像和網(wǎng)絡(luò)展示生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果03數(shù)據(jù)分析可視化生物信息學(xué)工具和方法統(tǒng)計(jì)分析使用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)-統(tǒng)計(jì)學(xué)分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和預(yù)測(cè)常用工具包生物信息學(xué)工具分析生物信息學(xué)工具方法02.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析生物信息學(xué)工具和方法介紹統(tǒng)計(jì)分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具和圖形探索性數(shù)據(jù)分析確定數(shù)據(jù)之間的差異是否顯著假設(shè)檢驗(yàn)確定變量之間的關(guān)系和影響程度回歸分析統(tǒng)計(jì)分析方法的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)與生物醫(yī)學(xué)分類算法使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)樣本類別-利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)樣本分類聚類算法將數(shù)據(jù)分為不同的組別回歸算法預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)的結(jié)果機(jī)器學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用流行的生物信息學(xué)工具包R開(kāi)源的統(tǒng)計(jì)分析工具-免費(fèi)開(kāi)源的統(tǒng)計(jì)分析工具01Python全能的編程語(yǔ)言02生物導(dǎo)論專門為生物學(xué)家設(shè)計(jì)的R語(yǔ)言包03常用生物信息學(xué)工具03.數(shù)據(jù)分析與可視化生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析與可視化差異表達(dá)基因分析基因表達(dá)差異:與疾病相關(guān)-基因表達(dá)差異與疾病相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法功能注釋與通路對(duì)差異表達(dá)基因進(jìn)行功能注釋，了解其參與的生物學(xué)過(guò)程和通路蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于蛋白質(zhì)互作關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)具有重要功能的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)01.02.03.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)揭示基因與疾病之間的關(guān)聯(lián)-揭示基因與疾病之間的關(guān)聯(lián)解讀基因組數(shù)據(jù)探索蛋白質(zhì)相互作用和信號(hào)通路分析生物網(wǎng)絡(luò)加速藥物研發(fā)和發(fā)現(xiàn)新的治療方法預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)生物信息學(xué)在生物醫(yī)學(xué)中生物信息學(xué)重要性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)-利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)模式識(shí)別和預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)使用R、Python和Bioconductor等工具包進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析生物信息學(xué)工具包數(shù)據(jù)分析可視化應(yīng)用數(shù)據(jù)分析可視化04.生物信息學(xué)工具應(yīng)用生物信息學(xué)工具和方法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用了解生物信息學(xué)工具和方法生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理工具生物信息學(xué)工具包這些方法可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)這些技能和方法對(duì)于生物醫(yī)學(xué)研究非常重要生物信息學(xué)技能學(xué)習(xí)生物信息學(xué)生物信息學(xué)工具與應(yīng)用學(xué)習(xí)R編程學(xué)習(xí)R語(yǔ)言基本語(yǔ)法和常用生物信息學(xué)函數(shù)。-學(xué)習(xí)R語(yǔ)言基本語(yǔ)法和生物信息學(xué)函數(shù)。01了解Python學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言及其在生物信息學(xué)中的應(yīng)用02掌握Bioconductor了解Bioconductor平臺(tái)及其在生物醫(yī)學(xué)研究中的使用03應(yīng)用生物信息學(xué)研究基因表達(dá)與疾病基因表達(dá)譜分析揭示蛋白質(zhì)相互作用與疾病發(fā)生機(jī)制蛋白質(zhì)