各有关单位:
随着新一代高通量测序技术的快速发展，在准确度大大提高的前提下, 进一步降低测序成本。由此不断产生出巨量的分子生物学数据，这些数据有着数量巨大、关系复杂，以至于不利用计算机根本无法实现数据的存储和分析。随着基因组学的发展，利用高通量测序等技术，全球生物研究机构建立了众多基因信息数据库，如描述人类基因组中所编码的全部功能性序列元件的ENCODE项目（DNA元件百科全书）、全球最大的癌症基因信息数据库TCGA等。这些数据库包含了海量的基因信息数据，为了对这些海量数据进行有效的分析和深入的研究，人们结合了计算机科学技术开发了多种生物数据挖掘工具，获得了很多新的成果。生物数据挖掘技术已经成为当前生物信息领域的重要突破口。“智能信息处理技术”为人力资源与社会保障部中国科学院北京分院国家级专业技术人员继续教育基地培训点培训项目，“生物信息”为智能信息处理技术系列培训项目之一。为进一步推动我国生物信息学特别是生物数据挖掘技术的发展，提高从业人员的技术水平，北京海淀中科计算技术转移中心（中科院计算所技术转移中心）举办“生物信息学最新技术”暨“基因组高通量测序与数据挖掘”高级培训班，并由北京嘉诚永恒科技有限公司具体承办，具体事宜通知如下：
一．基因组学的进展及应用：
DNA测序技术-转录组分析的进化
第一代测序技术：Sanger测序原理
第二代测序技术：Illumina，454, Ion Torrent原理
第三代测序技术：PacBio, Hellicos原理
第四代测序技术: Oxford NanoPore原理
其他技术Hybridization based methods (NabSys)
生物信息学基本技能：
基于virtual box的linux虚拟机的安装及使用（实验）
云服务器登陆及文件传输（实验）
常用LINUX命令（实验）
简单shell脚本的编写（实验）
二．高通量测序应用：
基因组测序和组装
第二代测序技术应用
ChIRP-Seq, GRO-Seq, Ribo-Seq)/ARTseq, RIP-Seq, HITS-CLIP, CLIP-Seq, PAR-CLIP, iCLIP, NET-Seq, TRAP-Seq, CLASH-Seq, PARE-Seq, GMUCT, TIF-Seq, PEAT等方法的原理解析
第三代测序的应用
植物、动物全基因组测序研究实例
三．转录组分析：
Experimental procedure for transcriptomic analysis
Introduction
Number of duplications, Sequencing coverage
Transcriptomic analysis using NGS (RNA-Seq)
Transcriptomic analysis using PacBio (Iso-Seq)
IsoSeq Experimental design
Data analysis （part 1）：data pre-processing
evaluation of data quality 数据分析
Data format，fasta，fastq，quality value，gff3
Data cleanup
Quality filter, trimmer, clipper
Data analysis （part 2）：reference free analyses，无参转录组分析
Gene discovery
Trinity de novo transcriptome assembly
Analysis of Differential Expressed Gene （DEGs）
Abundance estimation using RSEM
Differential expression analysis using EdgeR
Explore the results (cummerbund)
MA plot, Volcano plot, False Discovery Rate (FDR)
hierarchical two-way clustering, pairwise sample-distance,gene expression profiles.
Data analysis （part 3）：reference based analyses，有参转录组分析
Gene discovery
Mapping reads to the reference (tophat)
Assemble mapped reads (cufflinks)
Merge sample-specific assemblies (cuffmerge)
Analysis of Differentially Expressed Gene （DEGs）
Identify DEGs (cuffdiff)
Explore the results (cummerbund)
Data analysis （part 4）：from gene list to gene function，基因功能注释
File format for annotation information: GFF3
Annotation
Enrichment analysis using DAVID
四．表观基因组数据：
数据的产生、处理与分析
ChIP-Seq与DNA甲基化测序
主要分析方法和原理
-数据质量检查和质量控制
-数据前处理
Peak calling算法介绍
DNA Accessibility解析
3D Chromatin Structure解析
UCSC Genome Browser工具介绍与应用
五．ENCODE项目：
ENCODE项目背景、目标、实验种类介绍
数据和数据仓库的概况
工具介绍: ChromHMM, Segway, chromImpute等.
数据资源: regulomeDB, HaploReg等.
其他应用与项目如Epigenome Roadmap等
六．TCGA项目及其他：
TCGA项目背景、目标、实验种类介绍
数据和数据仓库的概况
临床数据介绍
SNV, CNV等识别
多维基因组数据分析
cBioPortal工具的介绍与应用
CCLE、CGP项目的介绍与应用
颁发证书：学员经培训考试合格后可以获得：
1．由人力资源和社会保障部中国高级公务员培训中心、全国信息化计算机技术水平教育培训管理中心颁发的《生物信息工程师技术水平教育培训》证书，证书可在人保部中国国家人事人才培训网查询（http://www.chinanet.gov.cn），可作为能力评价、考核和任职的重要依据。
2．由北京海淀中科计算技术转移中心颁发的《生物信息工程师》培训证书。
注：请学员带两寸（蓝底）彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。
- 报名办法及费用：
每人￥4300元（含报名费、培训费、资料费、考试费、证书相关费用）食宿统一安排，费用自理。请各有关部门统一组织本地区行政、企事业单位报名参加培训，各单位也可直接报名参加，报名回执表请传真至会务处。
时间地点： 2016年8月20日——8月24日 成都 （时间安排：第1天报到，授课4天）
- 联系电话/ ： 张琦 17310133545 邮箱：hdzkyjsjs@163.com