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　　一、医学统计与SPSS运用教程
　　（解螺旋课堂）
　　课程特色
　　医学统计不求人！本次课程专门为非医学统计学专业背景的临床医生或者科研人员设计，结合SPSS软件操作的教学， 真正做到自己的数据自己分析。
　　1.结合相关的中英文献，全程指导论文中统计部分的撰写
　　2.如何根据研究目的选择正确的统计分析方法
　　3.手把手操作指导，将统计分析方法、临床研究案例和SPSS有机结合
　　课程介绍
　　医学统计学对于临床医生来说是一把必备的武器。SPSS是目前使用最广泛的统计软件之一。本课程以SPSS 22.0中文版为基础， 突出统计分析方法、临床研究案例和SPSS操作的有机结合，详细阐述SPSS中常用统计方法的应用条件和分析结果的意义，帮助临床医生根据研究目的选择正确的统计分析方法，能在临床科研/生物医药研究的背景下实现实际数据管理与统计分析的需求
　　适合人群
　　适合有医学研究计划（包括课题设计，标书撰写，SCI写作等等）和对医学统计学与SPSS应用感兴趣的临床医生或者研究人员
　　讲师介绍
　　解螺旋麦迪，复旦大学博士，美国耶鲁大学博士后，结合流行病学、老年学、肿瘤及遗传学知识，与临床医生合作多年，共同开展课题，具有熟练的SCI写作与投稿经验，熟练运用SAS、R语言及SPSS统计学软件，至今已发表16篇SCI论文，其中第一作者12篇，是流行病学顶级杂志Int J Epidemiol ，著名老年病学杂志J AM GERIATR SOC等多个SCI杂志的审稿人。
　　培训形式
　　腾讯课堂录播+QQ群交流（ 随到随学）
　　培训费用
　　699元/人 提供课程邀请函与正规发票，包学包会！
　　扫描识别下方二维码，即可查看报名本课程
　　二、实例剖析与SCI课题设计初级班
　　（解螺旋课堂）
　　课程简介：
　　课题设计是科研中的重要环节，需要大量文献查阅和思考。为了帮助大家节省查阅文献和设计课题的时间，我们推出实例解析与SCI课题设计初级班。通过实例传授课题选择、设计方案、开展课题的套路和实用精华技巧，学以致用，让大家在课题设计过程中避免走弯路，帮助大家更快、更好的完成课题设计并发表高质量的文章。
　　课程特色：
　　1、如何通过参考他人文献，助力自己课题设计思路的形成
　　2、涵盖多个医学生物领域，剖析不同领域课题的设计思路
　　3、每周三一节课，循序渐进的学习，易于消化吸收
　　4、支持在线重复观看一年，再也不用担心错过关键知识点
　　5、进阶课程筹划中，初级班学员届时报名享优惠
　　适合人群：
　　适合正在或者打算努力做科研、准备课题设计并发表生物医学SCI论文的医生、规培生、在读博士生和硕士生
　　课程表：
　　培训形式：
　　腾讯课堂在线直播+答疑+录播+QQ群交流（ 随到随学）
　　培训费用：
　　998元/人，可提供邀请函与正规发票，包学包会！
　　扫描识别下方二维码，即可查看报名本课程
　　三、生物信息学暨生物数据库挖掘
　　（解螺旋课堂 - 本课程每月更新）
　　7月份课程更新内容：
　　主题：《TCGA数据库对胶质瘤进行生物信息学研究的基本思路和方法》
　　胶质瘤（Glioblastoma，GBM）是第一个被TCGA系统研究的癌症类型。通过对206个胶质瘤样本的生物信息学分析表明，91个样本中有600多个基因的序列突变和该肿瘤的发生有关，同时还发现了3个和胶质瘤有关的核心通路，p53,Rb 和RTK/Ras/PI3K信号通路，这些表明用生物信息学的方法研究癌症的优势。
　　因此，在这本次生物数据库挖掘课程，将以胶质瘤为例，探索TCGA数据库的数据挖掘与数据分析的基本思路和方法。
　　课程特色：
　　生物信息学暨生物数据库挖掘本课程专门为非计算机背景的 临床科研和 基础科研工作者量身打造：
　　1. 生物信息学将助你一臂之力，让你不用泡在实验室也能发表高分SCI论文
　　2. 如何结合自己的数据和已有的数据比较分析、充分挖掘数据的意义
　　3. 本课程采用网络授课模式，每月更新，可回看，不需要考虑时间空间
　　课程表
　　培训形式：
　　腾讯课堂在线直播+答疑+录播+QQ群交流（随到随学）
　　培训费用：
　　1200元/人，可提供邀请函与正规发票，包学包会！
　　扫描识别下方二维码，即可查看报名本课程
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1421文章数基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系--《浙江大学》2016年硕士论文
基于整合的TCGA数据库探索基因组学与临床数据关系
【摘要】：随着几个大型人类肿瘤基因组项目(如TCGA、ICGC等)相继发起,为肿瘤基础医学和转化医学研究者提供了海量的基因组数据和与其关联的临床数据,为进一步挖掘有意义的基因组变化和发现影响肿瘤发展、分化等生物学内部机制提供了数据基础。然而传统的基础医学研究者和转化医学研究者缺乏信息学知识来处理如此空前规模的海量数据,因而在面对这些大型基因组项目提供的开源文本数据,往往望洋兴叹。作为医学信息领域研究者,我们需要将信息学和统计学技术运用到癌症基因组学数据分析的研究当中,作为连接大数据与基础医学研究者之间的一个桥梁,帮助研究者去探索这些数据。为此,本研究提出构建一个在线的肿瘤基因组学分析平台(TCGA4U: http://www.tcga4u.org:8888),为基础医学和转化医学研究者提供面向大型肿瘤基因组资源TCGA的数据分析服务。本论文需要解决的问题包括：1、整合各类肿瘤基因组和临床数据构建一个可供上层应用的知识库。2、利用多种类型的肿瘤基因组学和临床数据进行联合分析,帮助研究者更深入认识和理解这些数据资源以及各种数据特征之间的关联。3、引导研究者使用平台展开更进一步的基因组数据分析、生物学过程和路径探究。为此本论文提出了肿瘤基因组学分析平台的系统框架构建。通过集成TCGA的体细胞突变、基因表达、DNA甲基化、拷贝数变异和临床数据,以及拓展基因本体(Gene Ontology)术语相关数据、人类基因组参考序列(CRCh37)、分子相互作用数据库(EBI-IntAct)等,构建了一个完整的肿瘤基因组学知识库,为上层提供了数据支持与服务。为了能够快速高效地处理海量数据和运用多种统计学算法,我们选用了R作为统计学计算引擎,为上层提供数据分析服务。同时实现了一些需要自实现的算法和一些文本处理模块供上层应用调用。针对上层数据查询和分析结果的显示模块,我们采用了基础数据显示和可视化呈现相结合的模式,帮助使用者能直观的查看统计学的分析结果。论文最后阐述了一个基于平台的研究案例,对利用平台开展研究工作做了示例。案例重点探讨了在乳腺癌中基因表达模式与病人存活的关系,并获得两个结果：1、线粒体核糖体在癌症发展中扮演着重要角色,线粒体核糖体和胞质核糖体表达总量相对平衡。2、与先前在其他癌症的报道相比,HSPA2在乳腺癌中对病人存活影响有着不同的表达模式,乳腺癌中拥有HSPA2低表达的病人具有相对低的存活率。并且利用Oncomine数据库的四种类型乳腺癌和荷兰癌症研究所的乳腺癌表达数据和存活数据进行了结果正确性的验证。本论文提出和构建了一个在线肿瘤基因组学数据分析平台,深入探究了基因组和临床数据的关系。让转化医学和基础医学研究者能够方便的浏览TCGA基因组数据和利用平台整合的基因组和临床数据挖掘其对癌症发展、转移等过程的影响。同时在平台上发布我们最新的研究成果,为挖掘潜在癌症驱动因子和制定个性化诊疗做出贡献。
【关键词】：
【学位授予单位】：浙江大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：Q811.4;R4【目录】：
致谢4-5摘要5-6Abstract6-101 绪论10-18 1.1 课题的背景和意义10-12
1.1.1 癌症基因组学10-11
1.1.2 基因组学分析11-12 1.2 国内外相关研究及发展现状12-14
1.2.1 目前的肿瘤基因组学分析工具12-13
1.2.2 肿瘤基因组数据分析进展13-14 1.3 研究内容和目标14-182 TCGA4U在线肿瘤基因组学分析平台系统框架构建18-24 2.1 引言18 2.2 TCGA4U框架18-19 2.3 TCGA4U平台搭建19-22
2.3.1 TCGA4U肿瘤基因组学知识库的构建19-20
2.3.2 TCGA4U数据分析模块20-21
2.3.3 TCGA4U前端显示层构建21-22 2.4 本章小结22-243 TCGA4U平台实现24-39 3.1 引言24 3.2 TCGA4U数据服务的具体构建24-28 3.3 台功能模块设计28-38
3.3.1 特定基因的基因组学数据分析28-32
3.3.2 基因术语映射32-35
3.3.3 潜在驱动基因的挖掘35-38
3.3.4 肿瘤基因组数据与病人存活分析模块38 3.4 本章小结38-394 基因表达模式与病人存活关系39-52 4.1 引言39 4.2 数据与方法39-42
4.2.1 研究数据的准备和整合39-40
4.2.2 基因表达模式与存活相关性40
4.2.3 生物信息学算法及工具40-42 4.3 结果分析42-51
4.3.1 Log-Rank测试基因表达与病人存活相关性结果42
4.3.2 功能描述聚类分析42-43
4.3.3 恶性肿瘤具有更多线粒体活动43-45
4.3.4 线粒体核糖体和胞质核糖体对比45-48
4.3.5 HSPA2在乳腺癌中扮演着不同的角色48-50
4.3.6 讨论50-51 4.4 本章小结51-525 总结与展望52-55 5.1 总结52-53 5.2 展望53-55参考文献55-60作者简介60作者在攻读硕士学位期间发表的论文60
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解螺旋 热门头条文章TCGA，挖掘肝癌发生的关键基因--千人智库--凤凰网博客
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TCGA，挖掘肝癌发生的关键基因
来源：汉斯出版社提要：TCGA法相较于传统的芯片筛选具有样本数量大、费用小、分析简单等优势，为更多的人进行大规模的肝癌基因组学研究以及基于基因组学的后续功能研究提供了可能性。肝癌是消化系统常见恶性肿瘤，是全世界第三位死亡原因和中国第二位死亡原因。现有的治疗手段不能有效预防与控制肝癌切除或者肝移植后复发，肝癌患者预后不容乐观。因此需要进一步对肝癌发生及复发机制进行深入研究，寻找肝癌发生的关键基因及肝癌预后评估的生物学指标，以进一步改善患者预后。浙江大学医学院附属第一医院肝胆胰外科贾俊君等人， 以肝癌为例，利用TCGA数据库深入挖掘肝癌发生关键基因，希望提供给广大科研工作者全面认识 TCGA的机会。研究论文发表在出版社《》国际医学期刊上。（）肿瘤基因组图谱 (TCGA)计划由美国 National Cancer Institute (NCI)和 National Human Genome Research Institute (NHGRI)于 2006 年联合启动的项目。它利用大规模测序为主的基因组分析技术，通过广泛的合作，理解癌症的分子机制。以此提高人们对癌症发病分子基础的科学认识及提高我们诊断、治疗和预防癌症的能力。最终完成一套完整的与所有癌症基因组改变相关的“图谱”。根据标准流程对TCGA数据进行处理、整合，对数据类型及水平进行评估，用R语言(3.1.1版本)中自带的DESeq和edgeR程序包进行分析，结果以热图、韦恩图、hist、PlotMA等表示。依据严格差异基因的判断标准：1，表达量在2倍以上或者0.5倍以下，2，P & 0.05，3，基因排名在前10%。得到了以下结果。TCGA数据库现有癌组织mRNA芯片信息17张，匹配正常组织mRNA芯片信息9张，共26张。Hist图反映的是每个经统计后P值得分布规律，图中可刊出P值接近0处频率很高，反映差异基因的数量很大。PLotMA图反应基因表达量的分布规律，提示表达上升基因数量较多。用DESeq方法一共找到719个差异基因，而用edgeR方法找到4413个差异基因，两种方法都鉴别出的共同差异基因713个。经过实验及具体数据分析，可看出：TCGA法相较于传统的芯片筛选具有样本数量大、费用小、分析简单等优势，为更多的人进行大规模的肝癌基因组学研究以及基于基因组学的后续功能研究提供了可能性。备注：预后，在医学上，是指根据经验预测疾病的可能病程和结局。原文链接：（文章源于EWW150616PXQ）
有不一样的发现
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千人智库以国家“千人计划”官方杂志《千人》杂志为依托，由一批“千人计划”专家发起，汇集国家“千人计划”、“万人计划”等顶尖人才的智慧和力量，囊括千万级的海内外高层次人才大数据，并与多家投资机构、地方政府和大中型企业保持友好合作关系。/
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