AI助力多組學與機器學習聯合分析（機器學習分析代謝組、蛋白組、宏基因組、網絡藥理學、轉錄組）

AI助力多組學與機器學習聯合分析課題特色：

1.零基礎無壓力，R語言編程從入門到實戰，快速打造你的生信分析基本功

2.AI賦能+CNS文獻精讀，帶你高效拆解多組學科研的經典范式與創新思路

3.全面覆蓋代謝組、蛋白組、微生物組（宏基因組和16s）、轉錄組等熱門方向，緊跟科研前沿

4.集成xgboost、lasso、隨機森林等多種機器學習模型，打造智能化分析能力

5.每節課精選CNS文章源代碼，手把手復現高水平研究，提升實戰經驗

6.獨家“一對一指導+包教包會”教學模式，讓你真正學得會、用得上、發得出

7.直播授課+課后錄屏反復回看，搭配完整資料包，學習節奏靈活自由

8.課后持續答疑服務，課程結束答疑不結束，真正做到全程陪學、包教包會

9.系統教學，一次報班學會多組學，不用東拼西湊反復報名各類組學培訓班

機器學習分析多組學課程安排

第一節課 AI+多組學CNS文思路解讀

1.基于Deepseek高效閱讀多組學的CNS生信文章

2.AI整理代謝組、蛋白組、宏基因組等多組學數據分析流程

3.Deepseek從多篇生信文獻中快速總結提煉多組學數據分析方法

4.Deepseek評價多組學生信文章思路的創新性和數據分析可行性

第二節課 Deepseek輔助多組學生信課題設計

1.Deepseek輔助代謝組、蛋白組、宏基因組聯合分析策略

2.AI指導代謝組、蛋白組、宏基因組、轉錄組交叉驗證的思路

3.Deepseek匯總生信論文模板設計的層次和邏輯要點

4.Deeoseek輔助生信多組學數據研究熱點挖掘

5.Deeoseek構建多個公共數據庫聯合驗證有效策略

第三節：編程基礎學習--R語言

1.R和Rstudio的安裝、環境配置

2.R語言簡單語法及常見命令

3.以Cell文章方法描述學習R包的安裝及使用

4.以Nature文章源代碼學習重點函數基礎代碼

5.向量、矩陣、數據框和列表的創建和索引

6.自定義Function函數構建

7.for循環、字符型數據的處理【Cell】

8.云服務器的使用方法

第四節：機器學習代謝組數據分析

1.deepseek對CNS文章代謝組學系統解讀

2.三大常見代謝物庫：HMDB 、METLIN 和 KEGG;

代謝組學原始數據庫：Metabolomics Workbench 和 Metabolights

3.無監督式機器學習在代謝組學數據處理中的應用

4.三種回歸用于代謝組學數據分析：線性回歸、Logistic 回歸與 Cox 回歸

5.PLS-DA 算法：決策樹，隨機森林和貝葉斯網絡模型

6.多尺度嵌入式代謝物共表達網絡分析

7.TDEseq：識別不同分組條件下基因表達趨勢的變化

8.Nature子刊代謝分析的源代碼復現

第五節：機器學習蛋白組學數據分析

1.蛋白組無監督聚一致性聚類(Consensus Clustering)

2，PPI蛋白互作網絡構建

3.構建通路富集網絡：通路基因集之間的相似性，將富集的通路表示為一個相互連接的簇網絡

4.蛋白組加權基因共表達網絡分析WGCNA

5.主成分分析不同分組變量差異結果展示

6.Mfuzz識別基因、代謝或蛋白質表達的時間趨勢

7.Nature Medicine文章源代碼復現

第六節：機器學習宏基因組數據分析

1.物種相關性網絡分析

2.基于序列相似性定義的分類單元在不同組間的豐度差異

3.Alpha和Beta多樣性分析（PCoA）

4.非線性最小二乘法識別物種豐度與環境變量之間的關系

5.隨機森林篩選群落Biomarker

6.物種組成三元圖展示相對豐度

7.Science文章源代碼復現

第七節：機器學習16s測序數據分析

1.meconetcomp：微生物共生網絡比較

2.進化樹揭示物種間親緣關系

3.微生物組的擴增子測序分析

4.不同條件下的微生物群落差異

5.Mantel檢驗群落距離矩陣和不同處理組之間的相關性

6.微生物群落和環境數據機器學習分析

7.Anova進行微生物功能豐度差異檢驗

8.Nature Microbiology文章源代碼復現

第八節：機器學習轉錄組數據分析

1.隨機效應模型（REM）方法對差異基因進行 meta 分析

2.差異基因的轉錄因子富集構建調控網絡

3.富集分析：GSEA、GSVA分析

4.相關性聚類熱圖識別轉錄因子共表達模塊

5.CIBERSORT免疫浸潤

6.調控網絡圖展示細胞動靜狀態--Regulatory network

7.TO-GCN時序基因共表達網絡

8.CELL主刊文章源代碼復現

第九節：機器學習應用于多種組學篩選重要特征

1.圖神經網絡預后模型構建進行預后基因挖掘

2.xgboost模型：基于梯度增強的決策樹算法

2.隨機森林模型

3.lasso回歸等模型：線性回歸的另一種正則化形式

4.彈性網絡回歸:結合了嶺回歸和Lasso

5. 樸素貝葉斯和支持向量機

7，多種機器學習算法用于各組學篩選重要的特征：代謝物、腸道微生物、mRNA、蛋白質

8.Nature Medicine文章源代碼復現

第十節：網絡藥理學分析

1.deepseek解讀網絡藥理學的研究思路

2.藥物靶點的查詢，復方、單體網絡靶標定位

3.藥物成分與疾病的關聯分析，構建疾病與中藥成分的網絡

4.網絡分析（如PPI互作、模塊挖掘）

5.拓撲特征（度中心性、介數中心性）預測關鍵靶點

6.基于AI的組學數據網絡關系挖掘

第十一節：分子對接

1.AIDD人工智能藥物發現與設計的基本介紹

2.配體小分子和受體白蛋大分子的前處理

3.建立和運行Grid格點文件，建立對接格點空間文件

4.使用Pymol軟件查看詳細的結合位點，相互作用的氫鍵

5.結合能的計算，結合位點的確定

第十二節：代謝組學與轉錄組學、蛋白組學聯合分析

1.主成分分析代謝組學和蛋白組學變量差異

2.基于共表達網絡（GCN）和調控網絡（GRN）探索多組學數據的拓撲特性

3.多組學3D數據可視化：整合分析

4.Metscape的使用

5.crosslink轉錄-蛋白-代謝 多組學相關性可視化

6.多組學聯合分析三維多層網絡：一個級別基因互作關系，第二層是蛋白/代謝物，層間邊緣（連線）是基因和代謝物的生物學關系

7.使用Deepseek設計分析基于蛋白組+代謝組的多器官視角揭示膿毒癥早期的能量代謝適應性，并生成初步代碼框架

8.Nature Aging 文章源代碼復現

第十三節課：Deepseek解讀腸道微生物組學與代謝組學、蛋白組、轉錄組聯合分析課題思路設計

1.Deepseek設計網絡毒理學和多組學的綜合分析揭示肝毒性的潛在機制，并生成初步課題思路框架

2.Deepseek設計微生物+代謝組的小鼠下丘腦回路對腸道微生物群組成的快速調節，并生成課題思路框架

3.Deepseek設計微生物+轉錄，腸道細菌促結直腸癌新機制，并生成課題思路框架

4.Deepseek設計微生物+蛋白，靈芝多糖對阿爾茨海默病預防作用的機制，并生成課題思路框架

第十四節課：AI輔助生信論文投稿與發表

1.Deepseek輔助科研論文選刊（實操+指令）

2.GPT輔助文本的潤色、改寫與擴寫

3.AI自動摘要、刪減與提煉關鍵詞句

4.Deepseek輔助拒稿處理、推薦更適合期刊，提供投稿建議（實操+指令）

課程相關問題

1

中間沒時間咋辦

不用擔心，我們已經考慮到這個問題了，基本上我們都會給您兩輪機會學習，而且還配備往期視頻給您預習直到您學會為止，不行免費再來一次，我們一直承諾包教包會。

2

課程售后服務怎樣

再好的課程沒有完善的后續服務只能讓你摸不著腦袋，所以我們課后有完善的一對一指導服務，解決每個學員的所有問題。有問題及時一對一解決，把所有問題解決就學會了

3

兩個月后老師還指導我嗎

我們的指導暫時沒有時間限制，課程結束答疑不結束。復習視頻也不會限制時間，甚至六年前的老學員還在保持聯系，我們的目標是推動醫學進步，希望大家生信問題多多交流。

課程報名

課程費用：4880，醫咖會會員優惠價4500

聯系人：小咖3號（微信號：xys2019ykh或掃碼添加）