生物信息学：Python基因组数据分析培训课程-曙海培训中心

生物信息学：Python基因组数据分析培训课程

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• 培训对象： 生物信息学研究人员、基因测序数据分析师、生命科学领域科研人员、医学遗传学从业者。

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• 培训目标：

  • 掌握Python在生物信息学中的基础库（Biopython、pandas）。

  • 理解二代测序数据格式（FASTA、FASTQ、SAM/BAM、VCF）。

  • 能够进行基因组比对、变异检测和注释分析。

  • 具备转录组差异表达分析能力。

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• 培训内容介绍：

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  一、 生物信息学与Python生态： 介绍生物信息学常用Python库（Biopython、pysam、pyvcf），搭建分析环境。

  二、 序列数据处理（FASTA/FASTQ）： 使用Biopython解析和操作序列数据，进行序列反向互补、翻译和质量过滤。

  三、 基因组比对与BWA使用： 理解比对算法原理，使用BWA将测序reads比对到参考基因组，生成SAM文件。

  四、 SAM/BAM文件处理（pysam）： 使用pysam读取和操作BAM文件，进行排序、索引和比对质量统计。

  五、 变异检测（GATK/FreeBayes）： 使用GATK最佳实践流程进行变异检测，生成VCF文件。

  六、 VCF文件解析与变异注释： 使用pyvcf解析VCF文件，使用ANNOVAR或SnpEff进行变异功能注释。

  七、 转录组差异表达分析（DESeq2）： 使用Python调用R或直接使用PyDESeq2进行RNA-seq差异表达分析。

  八、 基因富集分析（GO/KEGG）： 对差异表达基因进行功能富集分析，使用gseapy或GSEApy进行可视化。

  九、 单细胞RNA-seq数据分析（Scanpy）： 使用Scanpy处理单细胞数据，进行质控、降维聚类和细胞类型注释。

  十、 基因组可视化（pyGenomeTracks）： 使用pyGenomeTracks或IGV进行基因组浏览器可视化，展示比对和变异。

  十一、 工作流管理（Snakemake/Nextflow）： 使用Snakemake构建可重复的生物信息学分析流程。

  十二、 实战项目：全基因组分析流程： 从原始测序数据开始，完成比对、变异检测、注释和可视化的完整流程。