随着健康医疗体系的数字化变革,医学生数据素养的提升已迫在眉睫,因此生物医学数据的获取与利用成为医学研究人员的必备能力。自2017年在校内开设此课程以来,深受学生欢迎和好评,许多学生已利用课程中所学的数据分析技能进行科学研究和论文发表。本课程面向医学相关专业研究生,以典型的研究案例为引导,介绍基因表达、大众健康、疾病遗传与诊疗、药物、文献等类型的代表性数据库,讲解数据获取途径及数据分析软件,培养医学研究生利用生物医学数据库进行数据分析的能力,提高科研技能。课程考核项目包括视频学习、章节习题和期末测试。
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Overview
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Syllabus
- 教学大纲
- 第1章 概述
- 第2章 基因表达数据库及分析工具
- 第1节 GEO数据库简介
- 第2节 数据预处理基本流程
- 第3节 在线分析工具GEO2R
- 第4节 差异表达基因的筛选与分析
- 第5节 基因富集分析原理
- 第6节 基因富集分析方法
- 第7节 富集分析工具DAVID
- 第8节 富集结果可视化
- 第9节 TCGA数据库及其分析工具GEPIA
- 第3章 网络医学与分析工具
- 第1节 网络概述
- 第2节 复杂网络分析指标
- 第3节 网络分析工具:Cytoscape
- 第4章 健康数据库及分析工具
- 第1节 案例导引
- 第2节 健康医疗开放数据
- 第3节 SEER数据库
- 第5章 疾病数据库及分析工具
- 第1节 案例引导
- 第2节 疾病库及OMIM数据库
- 第3节 综合疾病库MalaCards
- 第4节 疾病分析工具DisGeNET
- 第5节 疾病知识库Open Targets
- 课件PPT
- 第6章 药物数据库及分析工具
- 第1节 案例引导
- 第2节 DrugBank数据库
- 第3节 DGldb
- 第4节 TCM数据库
- 第5节 在线Venn图工具
- 第7章 文献数据库及分析工具
- 第1节 文献数据库概述
- 第2节 文献分析工具的类型
- 第3节 常用文献数据库及分析工具
- 第4节 本地PubMed
- 第5节 PubTator Central
- 第6节 PolySearch
- 第7节 BITOLA
- 期末考试
Taught by
Cui Lei, Hou Yuefang, Zhang Han, Yan Lei, Wang Xiaoning, and Li Fan