AI+生信,在CNS顶刊论文的应用

多客科技

作者：微信文章
选题没灵感、创新点不清的小伙伴可以学习一下这个公开课，基于DeepSeek的CNS文章思路深度解读+GPT辅助课题设计：实操课程分享，理论与实操结合，干货满满，强力推荐

通过网盘分享的文件：AI辅助课题设计

链接: https://pan.baidu.com/s/1B3xA4NvL05HEMCYxGqigOQ?pwd=6666 提取码: 6666
课程一：AI助力生信入门班安排

第一节课 AI+CNS文思路解读

1.基于Deepseek高效阅读多组学的CNS生信文章

2.AI整理代谢组、蛋白组、宏基因组等多组学数据分析流程

3.Deepseek从多篇生信文献中快速总结提炼多组学数据分析方法

4.Deepseek评价多组学生信文章思路的创新性和数据分析可行性

第二节课 Deepseek辅助生信课题设计

1.Deepseek辅助代谢组、蛋白组、宏基因组联合分析策略

2.AI指导代谢组、蛋白组、宏基因组、转录组交叉验证的思路

3.Deepseek汇总生信论文模板设计的层次和逻辑要点

4.Deeoseek辅助生信多组学数据研究热点挖掘

5.Deeoseek构建多个公共数据库联合验证有效策略

第三节课 AI+生信数据挖掘

1.AI指导多个数据集样本分组和不合格样本的剔除

2.AI辅助公共数据库数据筛选

3.用AI来做生信分析结果的基础画图展示

4.AI辅助生信数据分析代码修改

第四节课 AI辅助国自然标书写作

1.Deepseek分析立项依据（背景、问题、创新点）

2.AI模拟专家评审对标书内容优化

3.国自然标书指令汇总

4.AI汇总优秀标书对自己标书整体修改

第五节：借助ChatGPT来学习编程基础--R语言

1.R和Rstudio的安装、环境配置

2.AI汇总R语言简单语法及常见命令

3.AI解读Cell文章方法描述学习R包的安装及使用
4.AI汇总Nature文章源代码学习重点函数基础代码
第六节：AI辅助学习数据结构

1.AI汇总向量、矩阵、数据框和列表的创建和索引

2.AI直接帮你写多种数据结构的合并【Cell】

3.AI自动定义Function函数构建
4.AI构建for循环、字符型数据的处理【Cell】
第七节：AI学习Nature文章源代码转录组数据表达矩阵处理基本处理

1.AI处理重复基因和缺失值的删除

2.不同分组样本的批量归类【Nature】

3.AI对多个样本的表达矩阵合并
4.芯片探针基因名字的转换【Nature】


第八节：AI学习Cell文章源代码进行生存曲线分析

1.临床预后信息的批量整理

2.创建生存对象、拟合曲线【Cell】

3.特定基因的筛选构建预后分组
4.combat算法不同数据集的批次处理
第九节：AI对RNAseq数据进行差异分析

1.芯片数据上游分析【Cancer Discovery】

2.多个样本的数据归一化处理

3.分组矩阵系统讲解【Nature】

4.Deseq2分析流程【Science】

5.EdgeR差异分析系统讲解


第十节：AI整合多篇CNS文章源代码学习画图

1.ggplot体系画图包括热图

2.火山图 箱线图 小提琴图【Nature】

3.多分组显著性p值添加方法【Nat Med】

4.三维pca图展示差异特征【Science】
5.层次聚类算法区分不同样本特征
第十一节：AI写基因集富集分析代码

1.over representation

2.GSEA 富集 【Cancer Cell】

3.包括自定义基因集的富集分析

4.富集通路网络图【Nat Genet】
5.蛋白互作网络构建【Nature】


第十二节：以Nature文章为例系统讲解单细胞转录组基本分析

1.单细胞在CNS文章思路解析及常见图形解读

2.数据质控、数据放缩、PCA降维、聚类

3.三维tSNE、UMAP可视化【Science】
4.单细胞多组学分析思路和方法【Nature】
第十三节 ：AI指导单细胞转录组拟时序分析

1.monocle拟时序分析 【Nature】

2.细胞排序，构造一棵生成树

3.基因随轨迹分析变化热图【Cell】

4.BEAM轨迹分支分析【Nature】

5.自测和挖掘单细胞项目思路归纳总结



第十四节：AI汇总空间转录组理论及分析内容

1.空间转录组技术发展历程和原理介绍

2.AI对空间转录组CNS文章思路解析及常见图解读

3.10x Visium 基本分析流程【Cancer Cell】
4.空间数据与单细胞整合分析思路
第十五节课：AI助力高分辨空间转录组分析

1.Xenium 空转数据分析【Nature】

2.Visium HD空转数据分析【Cell】

3.Stereo-seq “亚细胞级分辨率”测序介绍

4.空间测序多截面3D邻域重建【Nature】



第十六节课：AI汇总机器学习基础理论

1.随机森林和支持向量机（SVM）

2.弹性网络回归算法Enet【Cell】
3.广义提升回归模型（GBM）
第十七节课：AI助力表观遗传研究

1.ChIP-seq、ATAC-seq在CNS文章中应用

2.ChIP-seq数据分析峰值可视化【Nature】

3.ATAC-seq数据peak注释【Cancer Cell】
4.峰值在外显子、内含子、启动子的分布计算


第十八节：加权基因共表达网络分析 (WGCNA）算法系统讲解以nature文章为例

1.构建邻接矩阵和拓扑重叠矩阵

2.无尺度网络模型【Nature】

3.共表达调控网络【Cell】
第十九节：AI进行免疫浸润计算

1.CIBERSORT反卷积算法，以TCGA数据为例

2.非监督共识聚类算法【Science】

3.转录因子富集【Cell Stem Cell】
4.Mfuzz、 BioNet调控网络构建


第二十节：实践课（课程总结，带领学员使用自测数据完成整体分析流程）

课程相关问题

1

两个月中间没时间咋办
不用担心，我们已经考虑到这个问题了，基本上我们都会给您多轮机会学习，而且还配备往期视频给您预习直到您学会为止，不行免费再来一次，我们一直承诺包教包会。

2

课程售后服务怎样

再好的课程没有完善的后续服务只能让你摸不着脑袋，到处百度。我们有多名答疑助理，课后有完善的一对一指导服务，解决每个学员的所有问题。另外我们团队包括华哥在内有五个答疑的老师，更好的得到一对一指导答疑。

3

两个月后老师还指导我吗
我们的指导暂时没有时间限制，而且课程结束答疑不结束，后续自己数据分析过程中有问题也是一对一指导答疑。复习视频也不会限制时间，甚至六年前的老学员还在保持联系，华哥不是资本家，更看重来日方长。
课程安排
会议时间：两个月时间彻底掌握CNS文章基本数据分析
授课方式：线上腾讯会议培训（课程结束，答疑不结束，后续自己数据分析过程中遇到问题也是一对一指导解决）人数限制：为了保证培训质量和一对一指导服务，每一批只招四十人！主办单位：华哥生信平台承办单位：广州百奥信息科技有限公司广州华哥信息科技有限公司会议费用：
多人报名有优惠，具体优惠价格可以单独联系招生老师（可开会务费 、培训费、数据分析费、测试费、测序技术服务费等发票）
汇款账号：
A：对公汇款：户     名：广州华哥信息科技有限公司账 户 号：3602 0244 0920 1397 301开 户 行：工行广州华南支行  B：信用卡或公务卡支付扫描二维码支付，通过信用卡/公务卡扣款招生老师联系方式：张老师    15623525389（微信同号）刘老师    15951678516（微信同号）同期举办：机器学习班、单细胞多组学班和空间转录组班，连报优惠待议（优惠价格联系招生老师）AI助力多组学与机器学习联合分析（机器学习分析代谢组、蛋白组、宏基因组、网络药理学、转录组）空间转录组课程，看👇：
最详尽的CNS文章空间转录组数据分析教程
关注下方公众号获取更多信息！




AI助力多组学与机器学习联合分析课题特色：

1.零基础无压力，R语言编程从入门到实战，快速打造你的生信分析基本功

2.AI赋能+CNS文献精读，带你高效拆解多组学科研的经典范式与创新思路

3.全面覆盖代谢组、蛋白组、微生物组（宏基因组和16s）、转录组等热门方向，紧跟科研前沿

4.集成xgboost、lasso、随机森林等多种机器学习模型，打造智能化分析能力

5.每节课精选CNS文章源代码，手把手复现高水平研究，提升实战经验

6.独家“一对一指导+包教包会”教学模式，让你真正学得会、用得上、发得出

7.直播授课+课后录屏反复回看，搭配完整资料包，学习节奏灵活自由

8.课后持续答疑服务，课程结束答疑不结束，真正做到全程陪学、包教包会

9.系统教学，一次报班学会多组学，不用东拼西凑反复报名各类组学培训班
机器学习分析多组学课程安排

第一节课 AI+多组学CNS文思路解读

1.基于Deepseek高效阅读多组学的CNS生信文章

2.AI整理代谢组、蛋白组、宏基因组等多组学数据分析流程

3.Deepseek从多篇生信文献中快速总结提炼多组学数据分析方法

4.Deepseek评价多组学生信文章思路的创新性和数据分析可行性

第二节课  Deepseek辅助多组学生信课题设计

1.Deepseek辅助代谢组、蛋白组、宏基因组联合分析策略

2.AI指导代谢组、蛋白组、宏基因组、转录组交叉验证的思路

3.Deepseek汇总生信论文模板设计的层次和逻辑要点

4.Deeoseek辅助生信多组学数据研究热点挖掘

5.Deeoseek构建多个公共数据库联合验证有效策略

第三节：编程基础学习--R语言

1.R和Rstudio的安装、环境配置

2.R语言简单语法及常见命令

3.以Cell文章方法描述学习R包的安装及使用

4.以Nature文章源代码学习重点函数基础代码

5.向量、矩阵、数据框和列表的创建和索引

6.自定义Function函数构建

7.for循环、字符型数据的处理【Cell】

8.云服务器的使用方法



第四节：机器学习代谢组数据分析

1.deepseek对CNS文章代谢组学系统解读

2.三大常见代谢物库：HMDB 、METLIN 和 KEGG;

代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench 和 Metabolights

3.无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用

4.三种回归用于代谢组学数据分析：线性回归、Logistic 回归与 Cox 回归

5.PLS-DA 算法：决策树，随机森林和贝叶斯网络模型

6.多尺度嵌入式代谢物共表达网络分析

7.TDEseq：识别不同分组条件下基因表达趋势的变化

8.Nature子刊代谢分析的源代码复现

第五节：机器学习蛋白组学数据分析

1.蛋白组无监督聚一致性聚类(Consensus Clustering)

2，PPI蛋白互作网络构建

3.构建通路富集网络：通路基因集之间的相似性，将富集的通路表示为一个相互连接的簇网络

4.蛋白组加权基因共表达网络分析WGCNA

5.主成分分析不同分组变量差异结果展示

6.Mfuzz识别基因、代谢或蛋白质表达的时间趋势

7.Nature Medicine文章源代码复现



第六节：机器学习宏基因组数据分析

1.物种相关性网络分析

2.基于序列相似性定义的分类单元在不同组间的丰度差异

3.Alpha和Beta多样性分析（PCoA）

4.非线性最小二乘法识别物种丰度与环境变量之间的关系

5.随机森林筛选群落Biomarker

6.物种组成三元图展示相对丰度

7.Science文章源代码复现

第七节：机器学习16s测序数据分析

1.meconetcomp：微生物共生网络比较

2.进化树揭示物种间亲缘关系

3.微生物组的扩增子测序分析

4.不同条件下的微生物群落差异

5.Mantel检验群落距离矩阵和不同处理组之间的相关性

6.微生物群落和环境数据机器学习分析

7.Anova进行微生物功能丰度差异检验

8.Nature Microbiology文章源代码复现



第八节：机器学习转录组数据分析

1.随机效应模型（REM）方法对差异基因进行 meta 分析

2.差异基因的转录因子富集构建调控网络

3.富集分析：GSEA、GSVA分析

4.相关性聚类热图识别转录因子共表达模块

5.CIBERSORT免疫浸润

6.调控网络图展示细胞动静状态--Regulatory network

7.TO-GCN时序基因共表达网络

8.CELL主刊文章源代码复现

第九节：机器学习应用于多种组学筛选重要特征

1.图神经网络预后模型构建进行预后基因挖掘

2.xgboost模型：基于梯度增强的决策树算法

2.随机森林模型

3.lasso回归等模型：线性回归的另一种正则化形式

4.弹性网络回归:结合了岭回归和Lasso

5. 朴素贝叶斯和支持向量机

7，多种机器学习算法用于各组学筛选重要的特征：代谢物、肠道微生物、mRNA、蛋白质

8.Nature Medicine文章源代码复现



第十节：网络药理学分析

1.deepseek解读网络药理学的研究思路

2.药物靶点的查询，复方、单体网络靶标定位

3.药物成分与疾病的关联分析，构建疾病与中药成分的网络

4.网络分析（如PPI互作、模块挖掘）

5.拓扑特征（度中心性、介数中心性）预测关键靶点

6.基于AI的组学数据网络关系挖掘

第十一节：分子对接

1.AIDD人工智能药物发现与设计的基本介绍

2.配体小分子和受体白蛋大分子的前处理

3.建立和运行Grid格点文件，建立对接格点空间文件

4.使用Pymol软件查看详细的结合位点，相互作用的氢键

5.结合能的计算，结合位点的确定

第十二节：代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析

1.主成分分析代谢组学和蛋白组学变量差异

2.基于共表达网络（GCN）和调控网络（GRN）探索多组学数据的拓扑特性

3.多组学3D数据可视化：整合分析

4.Metscape的使用

5.crosslink转录-蛋白-代谢 多组学相关性可视化

6.多组学联合分析三维多层网络：一个级别基因互作关系，第二层是蛋白/代谢物，层间边缘（连线）是基因和代谢物的生物学关系

7.使用Deepseek设计分析基于蛋白组+代谢组的多器官视角揭示脓毒症早期的能量代谢适应性，并生成初步代码框架

8.Nature Aging 文章源代码复现



第十三节课：Deepseek解读肠道微生物组学与代谢组学、蛋白组、转录组联合分析课题思路设计

1.Deepseek设计网络毒理学和多组学的综合分析揭示肝毒性的潜在机制，并生成初步课题思路框架

2.Deepseek设计微生物+代谢组的小鼠下丘脑回路对肠道微生物群组成的快速调节，并生成课题思路框架

3.Deepseek设计微生物+转录，肠道细菌促结直肠癌新机制，并生成课题思路框架

4.Deepseek设计微生物+蛋白，灵芝多糖对阿尔茨海默病预防作用的机制，并生成课题思路框架

第十四节课：AI辅助生信论文投稿与发表

1.Deepseek辅助科研论文选刊（实操+指令）

2.GPT辅助文本的润色、改写与扩写

3.AI自动摘要、删减与提炼关键词句

4.Deepseek辅助拒稿处理、推荐更适合期刊，提供投稿建议（实操+指令）

01

主讲老师

主讲老师华哥：华哥，中山大学博士，目前在东京大学从事医学人工智能研究。深耕单细胞多组学、空间转录组与机器学习领域6年，培养学员3万余人 ;  指导学员发表CNS主刊文章8篇、一区及子刊90余篇 ; 参与国自然重点、国家重大专项、孔雀计划等项目申报;合作院士团队及国际顶尖实验室，发表SCI论文21篇（PNAS、Cell Rep Med、JACS、Mol Cancer、EMBO Mol Med等顶刊）

02

华哥科研平台介绍

授课理念：将生信内容全部学懂（理解）、学会（会敲代码分析）、学透彻（站在课题顶层设计角度理解）、学以致用（用到自己的标书申请和文章发表中）。

1.从19年开始到现在，我们在生信教育领域深耕六年之久，时间是最好的证明！



2.一对一指导、包教包会是我们开培训班五年来一贯的宗旨。我们敢承诺包教会的底气是来自多年的讲课经验和认真负责的态度。课程结束，答疑不结束！
3.六年来华哥培训班的学员发表Cell、Nature、Science主刊文章10篇，子刊及一区文章累计超过90篇！部分学员成果展示如下：

4.深入剖析二十多篇CNS文章的分析思路和分析方法，按照CNS文章源代码讲解，以文章的fig为例进行代码演示和复现学习，个性化分析。

03

华哥生信线下往期回顾

1.中国抗癌协会举办的肿瘤标志物学术大会，开设华哥生信团队CNS文章空间多组学公益培训专场
官方链接：【2025CCTB亮点活动】CNS文章肿瘤研究中空间多组学测序数据分析系统培训班



2.广东省生信学会、寻因生物、中科院广州健康院和广州医科大学在粤港澳大湾区生信年会设立华哥生信培训专场官方链接：第六届广东省生物信息学会年会暨粤港澳大湾区生物信息学学术大会圆满落幕



3.广东省中医院承办的“生物信息学与组学技术理论培训班”，在广东省中医院大学城医院举办，华哥生信创始人张振华博士则从方法学角度深入剖析了人工智能在生物信息学数据挖掘中的创新应用与实践经验。官方链接：第六届广东省生物信息学会年会暨粤港澳大湾区生物信息学学术大会圆满落幕


4.广东省人民医院赣州医院举办“两生两谈”医学讲座，华哥生信创始人张振华博士讲解“AI+生信数据挖掘：如何让医生在AI技术的加持下挖掘公共数据库做出高质量科研成果？”