机器学习单细胞分析与应用

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01090

理论内容：1.单细胞测序原理2.单细胞测序基础

3.单细胞测序方法及数据

4.单细胞数据分析流程

实操内容

1.R语言基础

2.R（4.1.3）和Rstudio的安装

3.R包安装和环境搭建

4.数据结构和数据类型

5.R语言基本函数

6.数据下载

7.数据读入与输出

第二天

理论内容

1.机器学习概述

2.线性模型

3.决策树

4.支持向量机

5.集成学习

6.模型选择与性能优化

实操内容

1.决策树算法实现

2.随机森林算法实现

3.支持向量机(SVM)算法实现

4.朴素贝叶斯算法实现

5.Xgboost算法实现

6.主成分分析PCA算法实现

7.聚类算法实现

8.DBSCAN算法实现

9.层次聚类算法实现

第三天

理论内容

1.多组学基础

2.常用生物组学实验与分析方法

3.常用组学数据库介绍

4.批量处理组学数据

5.生物功能分析

6.基于转录组学的差异基因筛选，疾病预测

7.基于差异基因联合多组学分析疾病发生机制

8.组学数据可视化

实操内容

1.多组学基础

2.常用生物组学实验与分析方法

3.常用组学数据库介绍

4.批量处理组学数据

5.生物功能分析

6.基于转录组学的差异基因筛选，疾病预测

7.基于差异基因联合多组学分析疾病发生机制

8.组学数据可视化

第四天

理论内容

1.单细胞分析中的常见机器学习方法

2.降维聚类的机器学习算法

3.分群注释的机器学习算法

4.单细胞分析中常见的深度学习方法

5.降维聚类的深度学习算法

6.分群注释的深度学习算法

实操内容

1.Python语言基础

2.python安装与开发环境的搭建

3.基本数据类型组合数据类型

4.分析环境搭建

5.Jupyter notebook的使用

6.函数、列表、元组、字典、集合

7.控制结构、循环结构

8.Numpy模块 ——矩阵的科学计算

9.Matplotlib模块——数据处理与绘图

10.Pandas模块——csv数据处理与分析

11.Sklearn模块——机器学习模型基础软件包调用

第五天

理论部分

1.机器学习在单细胞分析中的应用

2.收集数据

3.数据准备

4.选择一个模型

5. 模型训练

6.模型评估

7.参数调整

8.模型预测

实操内容

1.创建Seurat对象

2.数据质控

3.测序深度差异及标准化

4. 单细胞数据降维

5.批次效应去除

6.数据整合

7.亚群注释

8.GSVA通路活性分析

9.单细胞富集分析

第六天

理论部分

1.深度学习在单细胞分析中的应用

2.卷积神经网络基本构成

3.卷积核

4.循环神经网络基本构成

5.循环核

6.图神经网络基本构成

实操内容

1.卷积神经网络在单细胞分析的算法实现

2.循环神经网络在单细胞分析的算法实现

3.图神经网络在单细胞中分析的算法实现

4.单细胞数据的自动注释

5.单细胞数据分析聚类与批量效应

6.单细胞测序数据进行聚类

7.加权图神经网络的细胞类型注释方法

8.单细胞表达数据中深度学习基因关系

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THE END

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