课程名称 | 生物大数据挖掘与算法应用
导师: 林韵辰 终身导师
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导师介绍
林韵辰，全球知识成果传播联盟学科客座专家，长期从事生物信息与机器学习算法结合的科研与教学工作，精通基因组学、转录组数据分析、蛋白结构预测以及AI算法在生物医学中的应用。主持多项高通量数据分析平台开发项目，具备扎实的算法能力与生物背景，课程结构清晰，兼顾理论与实战，适合生信、医学工程、数据分析方向的专业学员。
挖掘生命数据背后的智能逻辑
掌握生物大数据的关键算法与挖掘流程，搭建跨学科分析思维模型。
课程结构与课表
（共20课，分三阶段）
第一阶段：生物数据类型与处理基础
第1课 生物信息与大数据概念导论
第2课 基因组、转录组、蛋白组数据结构解析
第3课 FASTA、FASTQ、GTF等文件格式与数据清洗
第4课 高通量测序数据获取与前处理流程
第5课 参考基因组对齐与比对算法原理
第6课 基因表达矩阵构建与差异分析准备
第7课 生物数据库使用与数据整合方法
第二阶段：算法模型与数据挖掘技术
第8课 主成分分析（PCA）与可视化策略
第9课 聚类算法在分型研究中的应用（K-means、层次聚类）
第10课 机器学习模型选择与交叉验证方法
第11课 随机森林与支持向量机在生信预测中的应用
第12课 WGCNA共表达网络构建与解读
第13课 基因功能富集分析与GO/KEGG通路挖掘
第14课 单细胞数据降维与拟时序分析（t-SNE、UMAP）
第三阶段：综合应用与项目实战
第15课 癌症多组学数据分析与生物标志物筛选
第16课 蛋白结构预测与深度学习模型应用
第17课 文献挖掘与知识图谱构建技术
第18课 多组学融合分析与特征选择策略
第19课 基于Python与R的分析流程整合
第20课 项目演练：构建一个RNA-seq差异分析与预测模型项目
课程评价
75人评价请登录查看更多
若澜
2024.05.05
富集分析讲解深入透彻，Python整合流程很适合构建实用工具。
晏青
2024.03.21
生物算法部分讲得非常专业，尤其是机器学习的应用模块，收获很大。
墨余
2024.02.08
我用这套流程成功分析了一份肿瘤表达数据，感谢课程提供思路。
琼安
2023.10.11
老师实战经验丰富，课程中WGCNA和单细胞分析那几课特别实用。
林牧
2023.09.14
课程节奏适中，既有理论也有代码，适合Python/R初学者。