福利公告：爲了響應學員的學習需求，經過易生信培訓團隊的討論籌備，現決定安排擴增子16S分析、宏基因組、Python課程和轉錄組的線上直播課。報名參加線上直播課的老師可在1年內選擇參加同課程的一次線下課 。期待和大家的線上線下會晤。
目前可以通報的信息：
宏基因組線上直播時間：2020/07/24-2020/07/26
擴增子線上直播時間：2020/08/14-2020/08/16
報名鏈接：http://www.ehbio.com/Training/
在廣大粉絲的期待下，《生信寶典》聯合《宏基因組》在2020年7月24-26日，北京鼓樓推出《宏基因組分析》專題培訓第八期（線上課已開通，可以報名，線下課程時間待定），爲大家提供一條走進生信大門的捷徑、爲同行提供一個宏基因組分析學習和交流的機會、助力學員真正理解分析原理和完成實戰分析，獨創四段式教學(3天集中授課+自行練習2周+再集中講解答疑+上課視頻回看反覆練習)，“教—練—答—用”四個環節統一協調，真正實現獨立分析大數據。
關於學習生物信息學分析的重要性，請閱讀《生物信息9天速成班—成爲團隊中不可或缺的人》。生信分析離不開程序寫作，這部分沒想象的難，只要跟着我們操作下來，就可以理解，具體見《生物信息中的程序學習心得》。
課程簡介
請詳細閱讀課程簡介，如果以下內容您全精通，不必參加此培訓。
《宏基因組分析課程》屬於“擴增子分析的進階”，主要是鳥槍法宏基因組數據分析和Linux下流程使用等。剛入門微生物組分析、想學繪圖、和16S/ITS擴增子分析的同行請先報名《擴增子分析專題研討會》。
宏基因組/微生物組是當今世界科研最熱門的研究領域之一，爲加強本領域的技術交流與傳播，推動中國微生物組計劃發展，中科院青年科研人員創立“宏基因組”公衆號，目標爲打造本領域純乾貨技術及思想交流平臺。成立三年，分享專業技術原創文章1800+篇，關注人數90,000+，累計閱讀量14,000,000+。
爲滿足廣大讀者進一步學習的需求，現聯合《生信寶典》組織宏基因組學專題培訓課程，進一步學習和交流宏基因組學分析技術，手把手帶您快速入門、節約寶貴的時間，助力科研成果早日產出。
本課程一共3天，每天6節課，共18節課，全部課程均理論與實戰結合(只要課上講的都是可以學會並自己實現的分析)。從Linux和R基礎、宏基因組Linux服務器分析平臺搭建、Windows常用統計分析軟件、數據分析圖表解讀和實戰、宏基因組有參(Reference/Read-based適合人類、動物腸道等)和無參(De novo/Assemble適合植物、環境樣本等)標準分析流程、Binning(挖掘單菌基因組)、統計分析以及各類高級分析(多基因連接進化樹、網絡圖繪製和美化、網絡屬性比較、機器學習等)，和CNS級圖片修改排版。3天時間，老司機帶您完成自學需要3個月甚至是3年的崎嶇之路，助力您真正實現宏基因組分析、並根據自己課題的背景優化分析方案。
課程大綱
每節課1小時一個主題，理論結合實戰，學懂原理，實戰實操，全是老司機多年經驗和代碼的無私分享。下面是課程安排，如11代表第一天第一節課，26代表第二天第六節課，41爲兩週後的線上集中視頻答疑。
| 編號 | 主題 | 簡介 |
|---|---|---|
| 11 | Linux基礎 | 簡介、遠程登陸、文件傳輸、常用命令 |
| 12 | Linux軟件安裝 | Conda安裝與配置，宏基因組相關軟件安裝和數據庫下載 |
| 13 | Win軟件安裝 | git、R、Rstudio、R包、STAMP、AI等 |
| 14 | 圖表解讀 | 常用分析圖表在文章中意義和使用場景 |
| 15 | R基礎 | 發展史、生物學中應用、ggplot2繪圖 |
| 16 | 可視化 | 16種圖表的數據整理和在線繪製 |
| 21 | 宏基因組簡介 | 發展史、常用技術適用範圍、分析思路 |
| 22 | 宏基因組有參質控 | FastQC、Trimmomatic、 MultiQC]()、KneadData質控、parallel並行計算 |
| 23 | 物種和功能組成 | MetaPhlAn2物種組成、HUMAnN2功能組成、功能關聯驅動物種 |
| 24 | 物種和功能差異比較和可視化 | GraPhlAn、LEfSe、STAMP、R語言統計 |
| 25 | 發表前準備 | 圖片排版、數據釋放、代碼整理(可選) |
| 26 | 網絡繪製 | 基礎、igraph、Gephi |
| 31 | 物種註釋和可視化 | Kraken、Kraken2、GraPhlAn、Krona、microbiomeViz、metacoder |
| 32 | 拼接、基因註釋和定量 | MEGAHIT、metaSPAdes、QUAST、Prokka、cd-hit、Salmon |
| 33 | 基因功能註釋 | KEEG、COG/EggNOG、CAZy/dbcan2、ARDB/Resfams/CARD、Uniref、VFDB、TCDB |
| 34 | 分箱Binning | 理論、MetaWRAP、VizBin |
| 35 | 細菌基因組進化 | Bins提取保守基因、多基因進化樹、 一文讀懂進化樹 Evolview基礎 進階 iTOL美化 進階 |
| 36 | 總結串講 | 宏基因組分析套路回顧和總結 |
| 37 | 考試50題 | 自評學習效果、知識點回顧 |
| 41 | 答疑-線上 | 答疑、考試內容串講 |
教程內容簡介如下：
一、分析平臺搭建
“工欲善其事必先利其器”，沒有自己的分析平臺，想分析大數據，那怎麼能行。宏基因組數據量極大，前期原始下機的大數據想在自己本本上處理還是有難度的。好在現階段一般的高校、科研院所、課題組都有自己的服務器，即使沒有服務器，也可以租用國內的阿里雲、騰訊雲等服務。現在分析條件擁有了，如何把服務器變成宏基因組分析的利器呢，這是一個非常複雜的專業問題，在這裏你馬上可以學到！
圖1. 宏基因組分析流程的搭建——系統、安裝方法和主要軟件
服務器推薦使用Ubuntu系統。最低配置32G內存、8核；推薦256G內存，24線程起；配置越高，分析更快更流暢。
沒有軟件的計算機只是一堆廢鐵，沒有宏基因組分析系統的服務器也和你的數據分析沒有半毛錢關係。想要搭建整套的宏基因組分析流程，網上的資源即零散、又稀少。易生信團隊將分享多年經驗摸索優秀軟件和佈置技巧，並分享全部源代碼，讓你在主流Linux服務器系統(Ubuntu 16/18.04，CentOS7等主流發行版)上快速佈置宏基因組分析流程依賴的幾十款常用軟件、幾百個依賴的R和Python包，輕鬆擁有專業分析平臺。
圖2. 易生信首創基於Win10優化的數據統計分析和可視化流程，筆記本秒變大數據分析平臺
推薦使用Windows10系統，8G內存分析更快更流暢。
高通量測序所謂的大數據，都是在原始數據和分析過程中體積大，但結果不大。通常宏基因組分析會獲得樣品物種組成、功能組成表，這些表格是下游分析、高級分析以及個性分析的起點，絕大部分工作在我們的筆記本上是可以搞定的，只是很多人並不知道如何入手。
其實你的個人電腦就是數據表(丰度矩陣)統計分析的利器。易生信團隊獨創實現了跨平臺的分析流程，在大家的Windows筆記本上可以輕鬆實現擴增子、宏基因組領域統計、可視化的絕大多數分析，第三節課帶你輕鬆在自己的本本上搭建數據表統計分析與可視化平臺，基於目前最主流的Win10進行優化和測試，讓筆記本秒變數據分析可視化平臺。
我們也會帶大家在Linux上配置整個分析可視化平臺 (Mac跟Linux類似，無做區別對待，但部分軟件可能安裝方式不同，未做深入測試，不建議參加培訓時使用）。
二、生信基礎
有了生信分析平臺，如何靈活運用還是要學點獨門絕學的。21世紀最重要的是人才，人才最好掌握三門語言，將讓你人生立於不敗之地，在任何團隊中都是不可或缺的人才。這三門語言就是中文、英文和計算機語言。中文每天都在用在學，英文對於博士也至少接觸了10年以上並能應用於閱讀和寫作文獻，而編程語言大家大學階段都學過Visual Basic、Visual Foxpro、或C語言，但能在工作中應用的絕對鳳毛麟角。更何況這些語言在生命科學領域是非常低效的，不提倡學習。
生信中最常用的三類語言是Shell + R + Python/Perl，前兩門是基礎，保證你完成項目分析。我們在課上將同時講解生物學家必要掌握的Shell和R語言基礎知識，保證你高效、穩定的使用宏基因分析平臺、保證大數據分析和後期可視化至發表階段所需的技能。我們在文後提供了學習視頻供提前預習。
圖3. Shell和R學習大綱，首創Rstuio中鼠標點擊可完成Shell腳本和R語言分析，既打開生信的大門，又不會增加生物學家時間成本
當你利用幾個小時，走進大數據分析和可視化的大門後，你將發現一個全新的世界。很多人會感覺相見恨晚，愛上分析，從此走向人生的快車道。即使你對編程不感興趣，這裏面用到的理念也定能讓你受益終身，在今後相關分析中事半功倍，比別人更勝一籌。再說現在連小學生都學Python了，再不會，孩子都帶不好了。
三、圖表解讀和繪製專題
針對很多老師缺少系統的生信背景，看不懂分析文章圖表，更對繪製各式圖表手足無措的情況, 我們推出過如下兩個系列，共16篇原創文章，對8種圖型和R語言繪圖進行講解。
但這些只是入門，在培訓時，我們將結合發表的高水平文章，進一步講解16種常用分析圖的原理和使用範圍，讓你不僅讀懂圖，更知道如何應用於自己的研究，並親自輕鬆完成繪圖。
針對使用R語言繪圖學習時間成本較高的問題，易生信團隊針對常用16種圖開發了免費繪圖網站，一鍵出圖，更可鼠標點選參數修改圖形的個性樣式。
圖4. 16種常用圖形的表達的意義、使用場景和繪製。可使用我們的在線繪圖工具實現。
爲了讓各種統計圖片實現出版級的組圖，特開設了一節Adobe Illustrator修圖排版課，講述基本使用技巧，輕鬆掌握精髓，讓你文章圖版檔次向CNS看齊，輕鬆成爲實驗室的修圖和拼圖達人。
圖5. AI排版本子圖爲CNS出版級組圖示例(Science, 2016封面文章)
四、宏基因組學概述
在第一天全面打造科研基礎後之，我們將開始宏基因組大數據分析之旅。
作爲專業基礎知識，我們將學習以下內容。
背景：國際微生物組、中國微生物組計劃
研究對象：人、動物、植物、環境
研究方法：培養組學、擴增子、宏基因組、宏轉錄組、宏蛋白組、宏代謝組、宏基因組關聯分析、宏表觀組……
宏基因組學的研究熱點：培養組、腸菌與疾病、宏基因組關聯分析(MWAS)、多組學聯合分析……
測序發展史與原理
樣品製備、實驗重複和測序數據量的選擇
宏基因組分析SCI文章的常用套路
宏基因組與擴增子優缺點比較
原始數據評估、組裝結果好壞的判斷
圖6. 宏基因組學常用手段：擴增子、宏基因組、宏轉錄組所能回答的科學問題
五、宏基因組學有參分析流程
剛上手每個樣品幾G到幾十G的數據，如果無從下手，還是建議立馬來一套有參分析，快速獲得樣品的物種組成和功能組成。有參(Reference-based)方法，顧名思義，是直接使用現在的物種、功能基因註釋數據庫，數據只通過質控、比對而快速獲得相應物種、功能基因的相對丰度矩陣。在本領域第一分析大牛Rob Knight的最新綜述中對此方法也很推崇，《Nature綜述 | Rob Knight等手把手教你分析菌羣數據(全文翻譯1.8萬字)》。
此法優勢明顯，步驟少，速度快，省時省力，適合人類腸道、模式生物、海洋等有較好參考數據庫的領域。缺點是無法識別未被報導物種的功能基因，對於植物、土壤、極端環境樣本分析時，會損失很多信息。
圖7. 宏基因組分析基本思路——有參分析流程。主要通過MetaPhlAn2基於己報導的所有微生物基因組獲得物種組成，基於UniRef、EggNOG、KEGG等蛋白數據庫確定功能組成。16S擴增子數據本身只包含物種組成，可通過PICRUSt獲得KEGG/COG的功能組成。
主要知識點：
1. 實驗設計的編寫原則
2. KneadData流程快速質控和去宿主流程
3. 物種組成定量MetaPhlAn2
4.功能組成定量HUMAnN2
六、宏基因組無參分析流程
宏基因組無參分析，主要有兩個目的：一是獲得未被註釋的物種和基因表達；二是通過Binning挖掘新物種的基因組。看樣子很美好，但實際操作起來對計算量要求非常大。分析過程中比有參多了組裝、基因預測、非冗餘基因集構建和基因註釋等步驟。
圖8. 宏基因組無參分析流程。
關鍵步驟及使用軟件：
構建非冗餘基因集：CD-HIT
基因丰度估計：Salmon等方法快速基因丰度定量，後續可進行PCA、PCoA、CCA等整體組間差異比較；也可進一步使用edgeR、MetaStat、LEfSe進行組間差異基因分析；
物種註釋：獲得非冗餘基因集物種註釋信息，也可在reads層面使用Kraken2進行直接物種註釋，結合第6步丰度值可進行組間差異物種分析；
基因功能分類註釋：代謝通路(KEGG)，同源基因簇(eggNOG)註釋，結合6中丰度進行組間差異功能比較；
圖9. 宏轉錄組分析流程。宏轉錄組較宏基因組多一步去除rRNA基因序列的步驟。此方法缺點是無法獲得真實的物種組成，但它體現的是在特定時空條件下有活性的物種和功能基因表達水平組成。
七、高級分析與可視化實戰
R語言統計繪圖與可重複計算
宏基因組中鑑定單菌(分箱bin)：MetaWRAP
Bin結果評估及可視化：CheckM, VizBin
宏基因組可視化：Circos
在線流程：MEGAN、MG-RAST、EBI-metagenome
圖10. 宏基因組基因組成、丰度、覆蓋度等信息可視化
圖11. 基於多基因連接的進化樹構建和美化(Levy-2018-NatureGenetics)
學習完本課程，你能得到什麼？
深徹理解生物測序數據的基本思想
宏基因組分析三種模式全面的解決方案，以及結果的統計分析
16S擴增子數據PICRUST預測宏基因組
宏基因組數據Humann2定量物種和功能
Denovo宏基因組拼接和binning
幾十種軟件數據庫的使用經驗
幾十款本領域軟件的安裝、使用教程
常用功能註釋數據庫的理解和使用
高要求的結果可視化
結果的差異比較
多種可視化方案
主講教師
主講老師和助教包括中科院微生物所、遺傳發育所、基因組所、生物物理所等多名本領域一線技術專家，在Nature子刊、Science和Cell子刊均發表過重鎊級成果。
劉永鑫，博士。2008年畢業於東北農業大學微生物學專業，2014年於中國科學院大學獲生物信息學博士學位，2016年中科院遺傳發育所博士後出站留所任工程師。目前主要研究方向有微生物組數據分析、方法開發和科學傳播。目前以第一作者(含共同)或微生物組數據分析負責人在Science、Nature Biotechnology、Cell Host & Microbe 等雜誌發表論文20餘篇，引用千餘次。作爲中國唯一單位代表參與微生物組分析平臺QIIME 2開發。受邀以第一作者和/或通訊作者(含共同)在Protein & Cell、Current Opinion in Microbiology、遺傳 等雜誌發表微生物組研究方法綜述。2017年7月創辦“宏基因組”公衆號，目前分享本領域相關原創文章1800餘篇，代表作品有《微生物組圖表解讀、分析流程和統計繪圖》、《QIIME2中文教程》等系列，關注人數9萬+，累計閱讀1400萬+。
陳同，博士，2015畢業於中科院遺傳與發育生物學研究所，生物信息專業博士，在Cell Stem Cell(IF=23.2，第一作者兼封面文章)，Nucleic Acids Research X 2，Stem Cells and Development等高水平雜誌以第一作者或主要作者發表文章，運營有數萬人關注的《生信寶典》微信公衆號，給你不一樣的學習生信體驗。
周欣，中科院微生物碩博連續在讀博士生（5年級），曾在加拿大農業與農業食品部-渥太華研究發展中心微生物生物信息研究組聯合培養一年。熟悉高通量擴增子和宏基因組數據的處理及下游差異統計分析工作。目前主要研究方向爲植物病害（土傳病害）相關的微生物組學研究。在宏基因組公衆號發表《再這麼配培養基，你的細菌都被毒死了！》、《VSEARCH操作實戰-免費使用價值萬元的USEARCH》、《iTOL快速繪製顏值最高的進化樹！》等。
往期課程瞬間
學員主要來自中國大陸各高校和研究所，也有來自茅臺、五糧液、安琪酵母、華爲等大廠的科研人員，甚至有海外華人不遠萬里從美國、歐洲、澳州、新西蘭、新加坡等地飛來北京參加專題學習研討會。
助教團隊
十餘名中國科學院、清華、北大博士(含在讀)，輪值講師和助教，輔助學員學習和矯正培訓過程中不足的點。
授課模式
本課程以講解流程和實際操作爲主，採用獨創四段式教學：
第一階段 3天集中授課；
第二階段 自行練習2周；
第三階段 在線直播答疑；
第四階段 培訓視頻繼續學習；
實現教-練-答-用四個環節的統一協調。
培訓時間
線下課程時間待定，線上直播時間爲2020/07/24-2020/07/26（上課時間每天早九點到晚五點，條件允許可能會開放線下班次）
每天早9點到晚6點，半封閉式教學 (最後1小時爲圓桌討論時間，增加互動交流。最後一天會稍微提前一些，多留出時間討論，也方便老師乘車返回)
報到時間：上課當天
授課地點
在線會議平臺，如騰訊會議。
北京市西城區鼓樓明德大廈附近 (北京會議較多，具體位置開課前1周通知)。
課程價格
開課前兩週 4500 元/人
名額有限，每次課程報名滿40人後自動關閉報名通道
提供易漢博基因科技實習機會或工作機會
課程福利
座位按報名並繳費（或預繳費）成功順序從前到後龍擺尾式排序
贈送程序基礎課一份 (http://bioinfo.ke.qq.com)
多人 (N，10>N>1) 組團報名並同時繳費，每人還可減免N-1百元 (最高500)
贈送金士頓U盤一個（32G含培訓數據和腳本）
附推薦與分享對應的招生信息到朋友圈，截圖發到[email protected] 可獲得200元生信寶典騰訊課堂課程優惠券（可拆分供多個課程使用）
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注意事項 *
需自備筆記本電腦，推薦使用Win10系統，4G以上內存(推薦8G)。課程實踐根據需要會提供雲計算平臺
培訓班所有數據，文檔爲內部資料，僅供參閱，未經允許不得翻印外傳登刊
上課期間禁止錄音，錄像
成功付款的學員，若臨時有緊急事情不能到來的，可申請延期，更換後續培訓班；也可申請退款
若開課2周 (含) 前申請退款可退還85%費用；開課3個工作日 (含) 前申請退款退還70%的費用 (若已開發票需承擔相應手續費)
不可先延期再退款
更多課程的詳細介紹，請掃描下方二維碼。
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