测序技术推进科学研究的发展。随着第二代测序技术的迅猛发展，科学界也开始越来越多地应用第二代测序技术来解决生物学问题。比如在基因组水平上对还没有参考序列的物种进行从头测序（de novo sequencing），获得该物种的参考序列，为后续研究和分子育种奠定基础；对有参考序列的物种，进行全基因组重测序（resequencing），在全基因组水平上扫描并检测突变位点，发现个体差异的分子基础。在转录组水平上进行全转录组测序（whole transcriptome resequencing），从而开展可变剪接、编码序列单核苷酸多态性（cSNP）等研究；或者进行小分子RNA测序（small RNA sequencing），通过分离特定大小的RNA分子进行测序，从而发现新的microRNA分子。在转录组水平上，与染色质免疫共沉淀（ChIP）和甲基化DNA免疫共沉淀（MeDIP）技术相结合，从而检测出与特定转录因子结合的DNA区域和基因组上的甲基化位点。

生信-国科大雁栖湖春季课程《使用生物信息学2：多组学数据整合和挖掘》知识点整理

python语言生物信息多组学大数据深度挖掘与论文整理技巧实战培训班 各企事业单位： Python是近几年最受欢迎人工智能编程语言。未来，Python也一定会是最受欢迎的编程语言之一。随着高通量测序以及生物信息学的发展，python语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了对生物学数据有独特的理解外，还需具备对生物大数据深度挖掘与分析能力。因此，为辅助提高生命科学研究工作者的生物数据深度挖掘与可视化技能以及论文SCI论文整理能力，我们举办了本次python语言与生物信息学培训班，通过本次培训让各位科研工作者了解python语言的每个元件，如何对这些基本元件进行组装，如何将思想转化为代码，如何将代码应用于生物大数据分析。本次会议我们从生信库中精选一些python代码，进行实际操作演练，包括python语言精髓部分讲解、编写python代码、利用python语言分析生物学数据、利用python语言绘制部分SCI图片。通过本次培训，使学员能够掌握python代码的编写思路进而可以独立进行生物学数据的挖掘，提高学员数据分析技能，增强论文整理技巧，助力科研。

GSPLS 小样本的多组学数据中基因型与表型的联系 我的代码由六个R文件组成，每个文件的代码功能如下：1.GeneAnalysis.R 基因数据预处理，将Affymetric探针名称转换为Gene Symbol，如果存在相同的基因名称，则取基因表达的平均值。 2.SNPDataAnalysis.R SNP数据预处理，遗漏值不超过10％，且最频繁的数据应小于10％，然后过滤等位基因频率<0> 0.2）。 基因-基因网络通过SPICI聚类算法（ ）进行聚类 4.group-spls.R由于基因数量众多，因此获得

多组学数据整合方法的最新进展，张刘超，李爽，随着高通量检测技术的快速发展以及公共组学数据库的使用，有关组学数据的研究越来越多。为解决单一组学类型研究的局限性以及结果