纳米科学基础 培训

这是一个实践工作坊，旨在介绍生物信息学的基础知识。该课程面向具有基础生物学背景和分子生物学知识的人士，他们希望学习如何使用计算工具处理和分析生物数据。该课程特别为以下人群设计：

• 在实验实验室中研究生物大分子（蛋白质、RNA和DNA）的研究人员。
• 主要专业领域并非生物学，但需要处理生物数据的科学家。
• 正在引入新产品（如药物）并希望拓宽对现代生物信息学知识的经理人。
• 即将编写处理生物分子程序的计算机程序员。

课程分为理论和实践两部分。讲座穿插了简单的实践练习、测验和测试，以确保学员理解相关概念。

在培训过程中，我们将带您进行一次涵盖生物数据分析所有基本方面的导览。这个工作坊是熟悉生物信息学及其多样性的理想机会！课程结束时，您应该能够解决任何基础的生物信息学问题：您将知道如何获取所需数据，如何获得相关信息，以及基础软件和算法的工作原理。我们的目标是帮助您理解生物数据。

课程结束时，您将能够使用生物信息学工具处理生物数据。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向希望学习基因测序与检测操作的中级到高级知识的医疗专业人员与工作者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 学习并理解遗传学的关键概念。
• 了解基因测序与检测操作的原理。

良好临床实践（GCP）是一套针对人体受试者临床研究的指南。GCP作为国际标准，用于设计、实施、监控、记录、分析和报告临床试验。

在此由讲师指导的培训中，参与者将学习在涉及人体受试者的临床试验和研究中应用的良好临床实践（GCP）的最重要指南和基本原则。本课程概述了不同的GCP领域，但稍微更侧重于以ICH为核心的GCP，用于研究药物和生物制品。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解基于国际协调会议（ICH）的研究药物和生物制品的GCP基本原则
• 将GCP规定的指南应用于其临床研究和试验中

受众

• 临床研究者
• 临床研究专业人员
• 医疗和医学专业人员
• 临床试验支持人员
• 研究和开发人员

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量实践

微生物基因组学和宏基因组学结合测序技术和计算分析，以分析微生物群落、表征基因组，并检测功能特性，如抗微生物耐药性。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初学者到中级水平的研究人员和生物信息学家，他们希望进行微生物基因组学和宏基因组测序数据的实际操作分析。

通过本次培训，参与者将能够：

• 描述微生物基因组学中常见的测序工作流程和关键文件格式。
• 对原始NGS读段进行质量控制和预处理。
• 使用基于标记和k-mer方法进行物种分类分析。
• 组装和注释微生物基因组和质粒。
• 检测SNP，构建系统发育树并解释种群结构。
• 预测抗微生物耐药性基因并总结功能特征。
• 使用Conda、Docker和基于笔记本的报告实现可重复的工作流程。

课程形式

• 介绍概念和工具的讲座（20%）。
• 使用示例数据集进行实际操作（60%）。
• 开放式讨论和指导分析，使参与者能够将方法应用于自己的数据（20%）。

课程定制选项

• 如需定制专注于临床、环境或工业宏基因组学的研讨会，请联系我们安排。

这是一门实践课程，它展示了为什么编程在解决生物学问题的背景下是一个强大的工具。在课程中，参与者将学习 Python 编程语言，这种语言被广泛认为既强大又易于使用。这门课程可以被视为生物信息学如何改善生物学家生活的示范。

该课程是为没有计算机科学背景但想学习编程的人设计的。

本课程适合：

• 处理生物数据的研究人员。
• 想要学习如何自动执行日常任务和分析数据的科学家。
• 想要了解编程如何改进工作流程和开展项目的经理。

在课程结束时，参与者将能够编写简短的程序，这将使他们能够操纵、分析和处理生物数据，并以图形格式呈现结果。

本课程旨在让研究人员了解统计设计与分析的原则，以及这些原则在各种科学学科研究中的相关性。

课程涵盖一些概率与统计方法，主要通过范例进行讲解。本培训包含约30%的讲座，70%的指导性测验与实验。

在封闭课程的情况下，我们可以根据特定领域（如心理学测试、公共部门、生物学、遗传学等）调整范例与教材。

在公开课程的情况下，则使用混合范例。

虽然本课程中使用多种软体（如Microsoft、Excel、SPSS、Statgraphics等），但其主要重点在于理解引导研究、推理与结论的原则与流程。

本课程可以作为混合课程提供，即包含家庭作业与任务。