代谢组学是对某一生物或细胞在一特定生理时期内所有代谢产物同时进行定性定量分析的学科，被广泛用于揭示小分子与生理病理效应间的关系。目前，代谢组学已经被应用于药物开发的各个阶段（如药物靶标识别、先导化合物发现、药物代谢分析、药物响应和耐药研究等）。基于代谢组学的高性价比特性，它被药学领域的研究者给予了厚望，有望加速新药开发的进程。然而，代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题，对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。为了有效消除由环境、仪器和生物因素所引入的不良信号波动，就需要开发针对代谢组信号系统优化的新方法，为不同组学研究量身定制最优的数据分析策略。
目标：1.理解代谢生理功能和代谢疾病，熟悉技术及其应用。2.了解代谢组学实验流程、数据处理技巧，以及色谱、质谱和LC-MS技术。3.熟悉关键代谢通路和数据库，利用R软件进行分析和可视化。4.理解机器学习在代谢组学中的作用，掌握R语言进行分析。5.使用R语言进行数据清洗与分析，通过文献解读和复现增强研究创新能力
第一天
A1代谢物及代谢组学的发展与应用
（1） 代谢生理功能；
（2） 代谢疾病；
（3） 非靶向与靶向代谢组学；
（4） 空间代谢组学与质谱成像（MSI）；
（5） 代谢流与机制研究；
（6） 代谢组学与药物和生物标志物。
A2代谢组学实验流程简介
A3色谱、质谱硬件原理
（1） 色谱分析原理；
（2） 色谱的气相、液相和固相；
（3） 色谱仪和色谱柱的选择；
（4） 质谱分析原理及动画演示；
（5） 正、负离子电离模式；
（6） 色谱质谱联用技术；
（7）LC-MS的液相系统
A4代谢物样本处理与抽提
（1）组织、血液和体液样本的提取流程与注意事项；
（2）用ACN抽提代谢物的流程与注意事项；
（3）样本及代谢物的运输与保存问题；
第二天
B1代谢通路及代谢数据库
（1） 几种经典代谢通路简介；
（2） 能量代谢通路；
（3） 三大常见代谢物库：HMDB、METLIN和KEGG;
（4） 代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench和Metabolights.
B2 LC-MS数据质控与搜库
（1）LC-MS实验过程中QC样本的设置方法；
（2）LC-MS上机过程的数据质控监测和分析；
（3） 代谢组学上游分析原理——基于 Compound Discoverer 与 Xcms 软件；
（4）XCMS软件数据转换与提峰；
B3 R软件基础
（1）R和Rstudio的安装；
（2）Rstudio的界面配置；
（3）R的基本数据结构和语法；
（4）下载与加载包；
（5）函数调用和debug；
B4 ggplot2
（1）安装并使用ggplot2
（2）ggplot2的画图哲学；
（3）ggplot2的配色系统；
（4）ggplot2画组合图和火山图；
B5 学习资源分享
（1）代谢组学学习资料
（2）R语言学习资料
第三天
C1机器学习简介
（1）有监督学习与无监督学习
（2）生物信息中十大机器学习算法
C2无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1）大数据处理中的降维；
（2）PCA分析作图；
（3）三种常见的聚类分析：K-means、层次分析与SOM
（4）热图和hcluster图的R语言实现；
C3一组代谢组学数据的降维与聚类分析的R演练
(1)数据解析；
(2)演练与操作；
C4有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1）数据用PCA降维处理后仍然无法找到差异怎么办？
（2）PLS-DA找出最可能影响差异的代谢物；
（3）VIP score和coef的意义及选择；
（4）分类算法：支持向量机，随机森林
C5一组代谢组学数据的分类算法实现的R演练
(1)数据解读；
(2)演练与操作；
第四天
D1代谢组学数据清洗与R语言进阶
（1）代谢组学中的t、fold-change和响应值；
（2）数据清洗流程；
（3）R语言tidyverse
（4）R语言正则表达式；
（5）代谢组学数据过滤；
（6）代谢组学数据Scaling原理与R实现；
（7）代谢组学数据的Normalization；
（8）代谢组学数据清洗演练；
D2在线代谢组分析网页Metaboanalyst操作
（1）用R将数据清洗成网页需要的格式；
（2）独立组、配对组和多组的数据格式问题；
（3）Metaboanalyst的pipeline和注意事项；
（4）Metaboanalyst的结果查看和导出；
（5）Metaboanalyst的数据编辑；
（6）全流程演练与操作
第五天
E1机器学习与代谢组学顶刊解读（2-3篇）；
（1）代谢组学和机器学习算法预测中国2型糖尿病的未来发展；
（2）机器学习与代谢组学相结合，为胃癌诊断和预后指明方向
（3）1-2篇代谢组学与转录组学和蛋白组学结合的文献。
E2文献数据分析部分复现（1篇）
（1）文献深度解读；
（2）实操：从原始数据下载到图片复现；
（3）学员实操。
时间：
机器学习代谢组学：
2024.08.10-----2024.08.11全天授课（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
2024.08.12-----2024.08.13晚上授课（晚上19:00-22:00）
2024.08.17-----2024.08.18全天授课（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
详情可看gong zhong hao链接：深度学习蛋白质设计+机器学习代谢组学+单细胞多组学+CADD计算机辅助药物设计助力您发顶刊！
标签：机器,组学,代谢,高分,2024.08,学习,利器,数据 From： https://blog.csdn.net/2401_83941020/article/details/140383305