华大智能计算分析专业认证
认证背景
测序技术的飞速发展,带动了生物信息分析技术的飞跃,海量数据的分析和挖掘,需要大量的生物信息分析专员投入其中,目前全世界范围内,出现了对生物信息分析人员供不应求的情况。
为了满足组学技术的高速发展对生物信息分析专业人员的需求,华大基因组建旗下生物信息分析专家团队,共同设立了华大生物信息分析专业认证培训体系。
华大生物信息认证培训致力于让学员掌握最新的生物信息分析方法和丰富的实战经验:
1.为在校大学生,开辟一条新的职业发展通道
2.为致力于从事生物信息分析的求职者,提供业界推崇的能力证明,增加就业机会
3.帮助生物信息分析从业者提高专业水平,增强职场竞争力
华大生物信息分析认证由低到高分为:生物信息分析员、生物信息分析工程师、高级生物信息分析专家三个不同等级。参与认证人员需逐级认证。
生物信息分析工程师
培训目标
生物信息分析工程师认证培训是生物信息数据分析和结果解读专业技能类认证培训。侧重在帮助参与人员掌握生物信息分析基本数据分析流程搭建、数据库使用、数据统计分析和展示的原理与方法。
能力标准/知识体系
一、掌握生物学相关知识(包含细胞与中心法则、分子进化与基因多样性)
1.细胞与中心法则:熟悉细胞的结构与组分,掌握细胞周期与中心法则下核酸与蛋白质的信号过程;
2.分子进化与基因多样性:理解进化论基本思想与分子进化观点,掌握基因多样性的相关概念。
二、掌握信息学基础知识(信息系统与信息管理、计算机与网络、概率统计)
1.信息系统与信息管理:了解信息的度量、收集、储存与计算应用的一般过程;
2.计算机与网络:理解计算机组成原理,了解网络、数据库、软件及算法的概念;
3.概率统计基础:掌握常见概率分布和基础统计思想方法。
三、掌握生物信息分析常用基本技能
1.熟练掌握Linux系统的操作,能恰当选用或组合使用各命令完成指定任务;
2.熟练掌握使用计算机程序语言(Perl/Python)进行编程来完成基本数据处理的方法;
3.会用R软件进行简单编程来完成基本绘图和统计分析;
4.掌握常用统计描述与推断方法,了解应用统计学基本原理分析数据及数据的差异性的原理与方法。
四、掌握常用生物信息分析软件的使用方法和基础参数设置
1.掌握以下生物信息分析常用软件:
常用比对软件:blast、soap2、MUSCLE
常用组装软件:SOAPdenovo、Canu、Cufflinks、Tophat
常用注释软件:RepeatModeler、RepeatMasker、Genscan、genewise、DOGMA
生物信息可视化软件:IGV
分子进化分析软件:MEGA
2.能够对下机数据和标准流程各步骤数据分析结果进行汇总质控。
五、掌握生信分析常用数据库结构以及功能应用
1.熟悉常用数据库结构:Genbank、PubMed、Taxonomy、COG、Uniprot、GO、KEGG、OMIM;
2.理解常用数据库的生物学功能,各层次的生物学意义与相互关系;
3.能够通过外部程序或者数据库自带工具完成应用操作:基因结构分析、蛋白功能注释、引物设计、物种鉴定等。
六、掌握前沿组学技术原理与应用方向
1.了解单细胞组学技术原理与应用方向
理解单个细胞基因组、转录组和表观组等信息,在帮助我们深入了解不同类型细胞之间的差异、特定细胞在不同状态下的转录和表达水平等的作用。
了解单细胞组学在个体细胞的发育过程、疾病发生机制等研究中的应用。
2.了解时空组学技术原理与应用方向
理解时空组学结合时间序列和空间信息,描绘细胞和组织的动态变化的原理。
了解时空组学在生命体复杂过程研究,如胚胎发育、肿瘤进展等分子机制中的重要意义。
课程体系
1.培训课程包括五大类:生物学相关知识、信息学基础与生物信息分析常用基本技能、生物信息分析软件的使用方法和基础参数设置、生物信息分析常用数据库结构及功能应用、前沿组学技术原理与应用。
2. 每门课程内容大致包括:视频讲解,随堂测试,其他学习资源。
一、生物学相关知识
1.分子进化理论
2.生物信息学简介
二、信息学基础、生物信息分析常用基本技能
1.生物信息学基本技能概述
2.linux操作与集群计算基础
3.Perl语言及其生物信息应用
4.R语言及其生物信息应用
三、生物信息分析软件的使用方法和基础参数设置
1.生物信息分析流程的结构与功能概述
2.基因组denovo组装分析流程
3.基因组注释分析流程
4.转录组表现组的差异表达分析流程
四、生物信息分析常用数据库结构及功能应用
1.核酸、蛋白数据库介绍与blast搜索
2.常用专业功能数据库使用方法:GO、COG、UniProt、KEGG、PubMed、OMIM
3.序列比对及典型软件的使用方法:bwa、muscle、MUMmer
4.基因组组装常用软件使用方法:SOAPdenovo、Canu等
5.转录组组装常用软件使用方法:Trinity、Cufflinks、Tophat
6.差异表达分析软件使用方法
7.基因组注释常用软件使用方法:重复序列、基因结构与功能、ncRNA、细胞器基因组注释
8.重测序变异检测与注释分析常用软件使用方法
9.高通量数据可视化常用软件使用方法
10.分子进化分析常用软件使用方法
五、前沿组学技术原理与应用
1.单细胞组学技术和原理介绍
单细胞组学技术从单管、多孔板到液滴微流控、联合标签方法的发展历史。单细胞组学技术的未来发展趋势。
2.单细胞数据基本处理流程
以单细胞转录组和单细胞表观组为例,介绍在DNBelab C4平台上进行scRNA-seq和scATAC-seq分析的基本原理和步骤。
3.单细胞技术在疾病中的应用——以肿瘤研究为例
单细胞技术在肿瘤异质性和肿瘤微环境研究中的应用。
4.基于单细胞测序的人体免疫疾病研究
单细胞测序在免疫细胞的类型、比例以及功能状态解析中的应用。
5.大人群、单细胞、时空组——基因组研究又在玩什么?
基因组研究的过去、现在和未来。大人群、大样本和大数据的研究思路。
6.时空组学技术简介
组织中RNA的原位捕获和测序,CID和MID序列的标记作用。
7.时空组学实验流程与关键环节
在组织、细胞、亚细胞、基因分子“四尺度”同时进行时空组学分析流程。
8.时空组技术应用案例——拟南芥叶片空间单细胞组学研究
时空组学技术在拟南芥叶片细胞亚型和细胞特异基因的空间表达模式研究中的应用。
9.时空组技术应用案例——蝾螈脑再生时空组学研究
通过对蝾螈脑损伤的再生过程应用时空组学技术,构建损伤修复过程的时空图谱,确定再生过程中特异的神经干细胞亚型。同时比较分析发现,再生和发育过程在神经干细胞组成上具有高度相似的现象。
收费标准
培训&考试费用:2880元/人次。
考核评估
1. 考核对象:
符合以下条件之一即可报名参加生物信息分析工程师考试:
a. 获得华大《生物信息分析员》认证证书。
b. 生物学、计算机学、统计学、生物信息学等专业,从事生物信息分析相关工作1年以上。
且已购买《生物信息分析工程师》线上课程培训。
2. 考核时间:每年进行二次(请留意官方发布的报考通知)
3. 考核形式:在线考试,闭卷答题。
4. 题目类型包括:“多选一”题型、“多选多”题型、判断题和填空题。
考试试卷由题库按照规定的题型比例及难度随机抽取。机器阅卷,人工复核。
5. 考核范围:基础理论40%,专业知识40%,相关知识拓展20%。
6. 合格标准:100分为满分,≥60分为合格。
7. 合格证书:
成绩合格者可获得由华大基因学院颁发的《华大基因生物信息分析工程师认证证书》。
8.自充值缴费之日算起,培训课程开放期限为1年,考核未通过如需补考,需另外缴纳补考费320元/次。