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Nature | 颠覆 !打破传统观点,“ 天才少年 ”连发Nature!引爆领域重磅“ 炸弹 ”!

科研大匠  · 公众号  · 科研  · 2025-06-03 20:37

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1. 复现胶囊网络深度学习模型预测翻译后修饰结合位点模型 CapsNet_PTM

2. 复现注意力机制深度学习预测 pan-specific MHC I 结合位点 ACME 模型

3. 复现深度学习模型 PUFFIN 量化 Peptide-MHC 结合不确定性提升药物设计中高亲和力肽筛选

4. 复现深度学习模型预测癌症抗原 ACP-MHCNN 模型

第五天

深度学习识别蛋白质功能

上午 理论讲解

1. 深度学习模型 3D 卷积网络预测蛋白质 - 蛋白质相互作用 DeepRank

2. 深度学习模型量化蛋白质表达 DLNetworkForProteinAbundance

3. 基于自然语言注意力机制深度学习模型预测蛋白质功能 SPROF-GO

4. 深度学习模型 PCfun 预测蛋白质复合物 Gene Ontology 功能

下午 深度学习模型 Python 代码解析及 GPU 服务器上机实操

1. 复现深度学习模型 3D 卷积网络预测蛋白质 - 蛋白质相互作用 DeepRank

2. 复现深度学习模型量化蛋白质表达 DLNetworkForProteinAbundance

3. 复现基于自然语言注意力机制深度学习模型预测蛋白质功能 SPROF-GO

复现深度学习模型 PCfun 预测蛋白质复合物 Gene Ontology 功能





案例实操图片:



4
机器学习微生物多组学联合分析 课表内容

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第一天

微生物多组学简介

1. 微生物学基本概念

2. 微生物学常用分析介绍

3. 代谢组学基本概念及检测方法

4. 转录组学基本概念及检测方法

5. 机器学习基本概念介绍

R 语言简介及实操

1. R 语言概述

2. R 软件及 R 包安装

3. R 语言语法及数据类型

4. 条件语句

5. 循环

6. 函数

7. 常用的机器学习和微生物多组学数据分析相关 R 包介绍

第二天

微生物多组学相关数据库介绍及数据检索

1. 肠道微生物 + 代谢数据库

2. Curated Metagenomic Data

3. IBDMDB 数据库

4. GEO 数据库

微生物多组学应用案例分享

1. 利用机器学习基于微生物组学 + 代谢组学数据预测样本类型

2. 整合微生物组学数据和代谢组学数据鉴定疾病相关模块

3. 肿瘤研究中微生物组学 + 宿主转录组学 + 免疫联合分析

4. 基于微生物组学数据 + 转录组数组 + 代谢组数据纵向集成分析

第三天(实操)

零代码微生物多组学整合和网络可视化分析工具介绍和使用

1. 数据上传(支持 8 种不同类型的数据,包括微生物,代谢,基因,蛋白等)

2. 根据数据类型选择相应的数据库

3. 构建网络

4. 可视化

零代码微生物组 - 代谢组网络分析工具介绍和使用

1. 构建菌群和代谢模型

2. 使用代谢模型计算微生物对代谢物的贡献

3. 计算群落水平的代谢潜能分值,使用回归模型评估潜能分值在不同样本中的差异

4. 可视化特征微生物对特定代谢物的影响,并寻找关键微生物

零代码微生物组学和代谢组学相关性分析工具介绍和使用

  1. 1.组学内相关性分析

  2. 2.组学间相关性分析

  3. 3.多组学整合分析

  4. 4.多组学网络分析

  5. 5.结果可视化

第四天(实操 + 复现)

利用机器学习基于微生物组学 + 代谢组学数据预测样本类型

1. α -diversity ,β -diversity 分析

2. 饮食与代谢物的动态关联分析

3. 微生物组差异与疾病特异性分析

4. 多组学因子分析

5. 菌群功能与代谢表型关联分析

6. 整合微生物组学数据和代谢组学数据预测样本类型

整合微生物组学和代谢组学数据鉴定疾病相关模块

1. 微生物组学和代谢组学数据整合

2. 鉴定疾病相关的多组学模块

3. 模块交集分析

4. 利用机器学习基于模块预测疾病状态

5. 重要模块分析

第五天(实操 + 复现)

肿瘤研究中微生物组学,宿主转录组学和免疫联合分析

1. 微生物组学分析

2. 转录组学分析,差异表达基因鉴定

3. 通过 CCA 方法对微生物组学数据和宿主转录组学数据进行关联分析

4. 微生物免疫关联分析

基于微生物组学数据,转录组数组和代谢组数据纵向集成分析

1. 肠道微生物组成分析

2. 微生物组和代谢组联合分析

3. 代谢组学和转录组学进行整合分析

4. 微生物组 - 宿主互作分析

课程目标

1. 了解微生物多组学相关概念

2. 了解机器学习相关概念和常用的机器学习模型

3. 了解 R 语言

4. 掌握常用的微生物多组学数据分析以及机器学习相关 R 包的使用

5. 掌握微生物组学 / 代谢组学 / 宿主转录组学联合分析思路和方法

6. 复现 SCI 文章




案例实操图片:






5
CRISPR-Cas9基因编辑技术 课表内容

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第一天

一. 基因编辑工具介绍

1. 正本清源:基因编辑和转基因

a) 解析基因编辑与转基因的本质区别,讨论两种技术的监管差异

2. 基因编辑工具先驱 -ZFNs TALENs

a) 早期基因编辑工具的设计原理、优缺点及历史贡献

3. CRISPR 系统家族介绍

a) 从细菌免疫系统到基因编辑工具的演变,各类型 Cas 蛋白的分类

4. CRISPR-Cas9 的工作原理

a) sgRNA DNA 结合机制、 PAM 识别、双链断裂修复途径

5. CRISPR-Cas9 介导基因敲除与敲入

a) 通过 NHEJ HDR 两种修复途径实现的不同编辑效果

6. CRISPR-Cas12 13 的工作原理

a) RNA 靶向编辑与诊断应用潜力

7. 新型 CRISPR 系统

a) CasΦ 、小型 Cas 蛋白 CasMINI

b) 高保真 Cas9 变体 SpCas9-HF eSpCas9

8. 基因克隆相关技术简介

a) 质粒设计、 PCR 、限制性酶切、连接等基础技术

9. Snapgene 软件使用实操

a) 质粒图谱设计、引物设计、虚拟克隆与测序分析


第二天

1. CRISPR-Cas9 系统敲除载体构建实操

a) sgRNA 设计相关注意事项

i. PAM 位点选择、脱靶预测、 GC 含量考量、二级结构避免

b) 辅助工具推荐, CRISPick CHOPCHOP 、基于深度学习的 sgRNA 预测工具等

c) 常规的构建方案

i. oligo 合成到完整载体的详细流程,常见问题解决

d) 测序原理简介

i. Sanger 测序与高通量测序技术原理,应用选择

e) 测序数据分析

2. 多基因编辑原理

a) 同时编辑多个基因的策略选择,提高编辑效率的方法

b) 多重靶点设计与互相干扰避免策略

3. 多基因编辑载体构建实操

a) sgRNA 串联策略

b) 多启动子设计策略与表达平衡考量

4. CRISPRa/CRISPRi (基因激活与基因抑制)

a) dCas9-PVPR 系统介绍,工作原理详解

b) dCas9-VP64/GI/SAM 基因激活系统介绍

c) 基因编辑招募系统介绍( Suntag/Moontag

5. CRISPR 系统的‘另类’应用

第三天

1. CBE 系统的原理及其应用

a) CBE 系统进化过程总结,从 BE1 到最新 CBE 系统的演进历程与性能提升

b) 基因组 CBE 编辑(植物育种 / 基因功能研究 / 临床治疗)

c) 细胞器 CBE 编辑工具介绍,线粒体 / 叶绿体编辑特殊挑战与解决方案

d) CBE 系统的脱靶效应, RNA 脱靶与 DNA 脱靶检测与避免策略

e) 新型 CBE 系统,各种改进版本对比与选择指南

2. ABE 系统的原理及其应用

a) PACE PANCE 人工定向蛋白进化系统介绍及其他常规的蛋白进化技术

b) 大肠杆菌正交进化系统

c) ABE 系统的进化过程总结, ABE1.x ABE8.x 性能参数对比

d) ABE 系统的‘另类’应用, ABE 系统如何实现 C 编辑、剪接调控等非常规功能

3. 双碱基编辑系统

a) SWISS/STEME/A&C-BEmax/SPACE/ACBE ,各种双碱基编辑系统的设计原理与适用场景

b) 双碱基编辑系统改造总结

4. 其他类型的碱基编辑系统

a) 糖基化酶介导碱基编辑,新型编辑机制与应用潜力

b) CGBE AYBE







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