表觀遺傳學及DNA甲基化數(shù)據(jù)分析專題班通知

瀏覽次數(shù)：26048　發(fā)布日期：2019-8-15　來源：本站　本站原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請注明出處

各有關(guān)單位:

表觀遺傳學是研究基因的核苷酸序列不發(fā)生改變的情況下，基因表達的可遺傳的變化的一門遺傳學分支學科。隨著實驗技術(shù)的進步，產(chǎn)生了海量的表觀基因組數(shù)據(jù)，從這些數(shù)據(jù)中挖掘生物學特征對理解生命的生理及病理過程有重要意義。面對海量的數(shù)據(jù)包括DNA甲基化譜、組蛋白修飾譜、核小體定位信息，研究人員開發(fā)了針對不同數(shù)據(jù)的分析工具和策略，理解和掌握表觀基因組數(shù)據(jù)的分析方法，為推動表觀遺傳學在各學科領(lǐng)域應用及發(fā)展，更好地促進專家學者們在研究中的分享和交流，由中科成創(chuàng)（北京）生物技術(shù)有限公司舉辦“表觀遺傳學及DNA甲基化數(shù)據(jù)分析”專題班，具體事宜通知如下：

一、培訓目標及特點：

本次培訓班邀請在表觀遺傳前沿技術(shù)方面有杰出貢獻的專家和學者向我們提供精彩實用的培訓內(nèi)容，涵蓋多個熱門領(lǐng)域尖端研究技術(shù)，指導課題設(shè)計，分享寶貴經(jīng)驗，并介紹本領(lǐng)域的最新動態(tài)和進展，與大家共同探討表觀遺傳學研究的課題設(shè)計思路和未來發(fā)展方向。

通過理論和實踐有機的相結(jié)合，對表觀遺傳學基本理論和基本技術(shù)的講解，使學員們深入了解DNA甲基化、組蛋白修飾、非編碼RNA等的知識以及相關(guān)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的各種高通量實驗技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘。

二、培訓對象：

大中專院校生物信息、生物計算、生命科學、醫(yī)學、化學、農(nóng)學、計算機科學、數(shù)學類專業(yè)的課程負責人、一線教師、教研室骨干人員、教學管理人員；科研單位從事表觀遺傳學、DNA甲基化、組蛋白修飾等方面數(shù)據(jù)分析的技術(shù)人員領(lǐng)導與技術(shù)骨干。

三、授課專家：

主講專家來自中科院及高校等科研機構(gòu)的高級專家，擁有豐富的科研工作經(jīng)驗，長期從事表觀遺傳學、DNA甲基化、非編碼RNA、組蛋白修飾方面的項目研究，發(fā)表Nature, Nature Cell Biology, Molecular Cell等雜志40多篇。具有資深的技術(shù)底蘊和專業(yè)背景，目前承擔國家科技部、國家自然基金委和市科技新星項目等多項課題。

四、時間地點：2019年9月27日-9月30日四川成都（時間安排：第1天報到，授課3天）

五、培訓內(nèi)容：

第一天上午	表觀遺傳學研究內(nèi)容及思路，DNA甲基化原理、應用及研究	1. 表觀遺傳學研究內(nèi)容及調(diào)控機制。 2. 通過近期Cell文章掌握表觀多組學研究思路。 3. 高通量測序技術(shù)概述。 4. 表觀遺傳學各組學測序技術(shù)及分析內(nèi)容。 5. DNA甲基化理論：作用機制及研究應用。	理論
第一天下午	Linux及R語言實操，DNA甲基化數(shù)據(jù)分析	1. 常規(guī)基礎(chǔ)Linux命令入門講解及實操訓練。 2. R語言簡介及安裝，RStudio的安裝及使用說明。 3. R語言語法介紹及常用命令。 4. DNA甲基化測序數(shù)據(jù)分析（bismark，methylKit等軟件）。 5. DNA甲基化芯片數(shù)據(jù)分析（IMA等軟件）。	實操
第二天上午	組蛋白修飾及ATAC測序技術(shù)、分析思路及流程	1. 組蛋白修飾的研究方法及技術(shù)發(fā)展。 2. 組蛋白修飾的研究內(nèi)容及科研思路。 3. 組蛋白修飾數(shù)據(jù)的分析流程及繪圖。 4. 組蛋白和多組學數(shù)據(jù)的整合分析。	理論
第二天下午	組蛋白修飾及ATAC數(shù)據(jù)分析	1. 利用fastqc、cutadapt及Trimmomatic對原始數(shù)據(jù)進行質(zhì)控。 2. 通過bowtie2、bwa等軟件進行基因組mapping。 3. 通過MACS2軟件進行peak calling。 4. 利用HOMER軟件進行peak注釋及motif分析。 5. 調(diào)用R語言包Diffbind進行差異peaks分析。	實操
第三天上午	非編碼RNA、表觀轉(zhuǎn)錄組研究內(nèi)容及思路	1. 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析內(nèi)容及思路介紹。 2. 長非編碼RNA、microRNA及circRNA的研究方法及思路。 3. 轉(zhuǎn)錄組多組學整合分析思路和案例介紹。 4. 表觀轉(zhuǎn)錄組學研究內(nèi)容及多組學整合思路。 5. 組學分析常用數(shù)據(jù)庫介紹及使用。	理論
第三天下午	mRNA及非編碼轉(zhuǎn)錄組分析：定量、差異、功能富集及網(wǎng)絡(luò)	1. 通過tophat2、hisat2軟件進行轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)mapping。 2. 通過HTSeq及featureCounts進行基因表達定量。 3. 通過Deseq2，edgeR等R語言包進行差異表達分析。 4. 應用DAVID及metascape網(wǎng)站進行通路富集分析。 5. 箱型圖，熱圖，網(wǎng)絡(luò)圖，GO、KEGG富集圖，GSEA等圖形繪制。	實操