集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用

。_4485 2023年4月28日浏览：1383

基础大纲
机器学习及生物组学基础	目标：对机器学习基本概念进行介绍，让大家对机器学习基本概念有大致了解。明确机器学习方法的适用性，优势，以及局限性等
什么是机器学习机器学习的应用实例生物组学简介（基因组学，转录组学，蛋白组学，代谢组学）机器学习在在多组学数据分析的应用
python基础	目标：机器学习主流实现是python语言。学习机器学习之前，有针对性的对python进行系统的学习，数据的基本处理,以方便将来开展机器学习的学习
python安装与开发环境的搭建基本数据类型、组合数据类型函数、列表、元组、字典、集合控制结构、循环结构 Numpy模块——矩阵的科学计算 Matplotlib模块——数据处理与绘图 Pandas模块——csv数据处理与分析 Sklearn模块——机器学习模型基础软件包调用 ² 案例实践一：利用Python pandas读取组学CSV数据并进行数据读取、转换、保存等
生物组学大数据预处理与探索分析	目标：对高维组学数据进行统计分析及机器学习建模前，需要对数据进行预处理，如缺失值填补、降维可视化等，大数据预处理与探索分析是检验数据质量与了解数据分布的必要过程。
高维组学数据的预处理框架常用数据预处理方法：缺失值填补，标准化，归一化，对数转化常用的降维方法，PCA，tSNE等数据探索分析（EDA） ² 案例实践教学二：利用Python读取组学CSV数据并进行数据探索可视化分析（Exploratory data analysis,EDA）
经典机器学习模型及多组学应用	目标：对在多组学整合分析中最常使用的几种机器学习模型进行介绍，总结它们的优缺点及适用范围，通过动手实践快速掌握几种方法
线性模型（线性回归、梯度下降、正则化、回归的评价指标）决策树（决策树原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法）支持向量机（线性支持向量机、可分、不可分支持向量机）集成学习（AdaBoost和GBDT算法、XGBoost算法、LightGBM算法）模型选择与性能优化（数据清洗、特征工程、数据建模） Scikit-learn机器学习库的使用 ² 案例实践三：基于转录组学数据进行端到端的机器学习项目泛癌预测（数据预处理，数据建模，模型评估） ² 案例实践四：基于蛋白组学-代谢组学在COVID-19中生物标志物的发现
深度学习在组学数据的应用 (入门及实践)	目标：随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如转录组学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于深度学习的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。在这一部分我们会重点对基于深度学习的神经网络进行系统的讲解，学习常见的神经网络架构在多组学分析的应用。
Ø 深度学习介绍，常用神经网络架构介绍Ø 监督学习介绍，神经网络在转录组学+代谢组学的疾病预测为例 Ø 无监督学习介绍，高维组学数据降维，聚类分析，以单细胞转录组数据为例 ² 案例实践五：基于t-SNE和UMAP进行单细胞转录组学数据降维，细胞亚型聚类分析。
进阶大纲
多组学联合分析，阐明疾病分子机制（入门及实战）	背景：研究影响疾病表型变化影响的因素包括DNA,RNA,蛋白质和代谢物等。单一组学的数据难以系统全面地解析复杂生理过程的调控机制，多组学联合分析通过对来自基因组、转录组、蛋白组、代谢组和脂质组等不同生物分子层次的批量数据进行归一化处理、比较分析和相关性分析等统计学分析，建立不同层次分子间的数据关系，从而共同探究生物体内潜在的调控网络机制，为生物体作用机制提供了更多证据。目标：从常见的多组学联合分析策略出发，如转录组+代谢组，蛋白组+代谢组等，对常用的数理统计分析方法进行介绍，之后学习如何利用数据库如KEGG等进行生物功能富集分析，结合机器学习方法进行生物标志物的挖掘，疾病预测以及生物分子作用机制等。
常用生物组学实验与分析方法，如转录组学，代谢组学常用组学数据库介绍，如TCGA,PathBank,HMDB,KEGG Python批量处理组学数据-归一化处理，差异分析，相关性分析生物功能分析：GO 功能分析、代谢通路富集、分子互作等基于转录组学的差异基因筛选，疾病预测基于差异基因，联合代谢组学分析疾病分子发生机制 Ø 组学数据可视化，如火山图，t-SNE降维，代谢通路网络分析 Ø 组学特征（基因，蛋白，代谢物）选择（随机森林分析） Ø 单细胞转录组学数据分析及可视化分析 ² 案例实践三：（包含以下内容）² 转录组+代谢组的多组学分析胃癌² 从海量的数据中筛选出关键基因、代谢物及代谢通路² 深度解析胃癌肿瘤标志物解释肿瘤发生发展的复杂性和整体性案例
深度学习神经网络进阶(入门及实践)	目标：学习前沿神经网络如卷积神经网络，循环神经网络，注意力机制，自编码器，图神经网络在生物组学及药物筛选的应用，迁移学习应用等。
卷积神经网络基础及其应用（影像组学）循环神经网络基础及其应用（蛋白组学）注意力机制基础及其应用自编码器基础及其应用（转录组学）图神经网络基础及其应用（代谢组学）迁移学习、深度学习框架——transformer的应用 ² 案例实践四：基于(变分)自编码器进行药物/代谢物分子生成
深度学习在组学数据药物发现的应用 (入门及实践)	目标：基于基因表达特征建立疾病与小分子药物之间的关联关系，运用转录组学，蛋白组学，机器学习算法进行药物重定位。
基于生物组学的药物发现基础介绍药物分子化学特征提取（分子指纹，描述符，分子图）图神经网络预测药物分子性质基于胰腺癌差异表达基因进行药物重定位 ² 案例实践教五：基于机器学习与图神经网络进行代谢物/药物分子的性质预测
AI+Science	目标：人工智能领域前沿内容，让大家了解最新的多组学与机器学习领域的研究动态，同时介绍几种更为先进的机器学习算法。
集成学习在多组学数据联合分析中的应用多组学数据库在生物信息网络的挖掘与应用生成模型在多组学数据的应用与挑战图神经网络进阶，链路预测在疾病-基因-蛋白-代谢物的关联网络应用 ² 案例实践七：基于生成模型进行单细胞转录组数据深度特征提取的研究
经典案例论文研究（论文图表复现）	目标：通过学习经典多组学研究的SCI论文研究思路，系统学习多组学研究的论文图表制作，以单细胞组学研究为例，进行论文思路研究，方法探讨，图表制作。
² 论文复现一：单细胞组学论文的常用图表制作、细胞差异分析、细胞注释（自动与手动） ² 论文复现二：蛋白-蛋白相互作用网络构建与可视化复现。