Nature与Science重磅！AI与生物医药迎来百年来最重磅进展！
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第一天
理论部分
深度学习算法介绍
1.有监督学习的神经网络算法
1.1全连接深度神经网络DNN在基因组学中的应用举例
1.2卷积神经网络CNN在基因组学中的应用举例
1.3循环神经网络RNN在基因组学中的应用举例
1.4图卷积神经网络GCN在基因组学中的应用举例
2.无监督的神经网络算法
2.1自动编码器AE在基因组学中的应用举例
2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例
实操内容
1.Linux操作系统
1.1常用的Linux命令
1.2 Vim编辑器
1.3基因组数据文件管理,修改文件权限
1.4查看探索基因组区域
2.Python语言基础
2.1.Python包安装和环境搭建
2.2.常见的数据结构和数据类型
第二天
理论部分
基因组学基础
1.基因组数据库
2.表观基因组
3.转录基因组
4.蛋白质组
5.功能基因组
实操内容
基因组常用深度学习框架
1.安装并介绍深度学习工具包tensorflow, keras，pytorch
2.在工具包中识别深度学习模型要素
2.1.数据表示
2.2.张量运算
2.3.神经网络中的“层”
2.4.由层构成的模型
2.5.损失函数与优化器
2.6.数据集分割
2.7.过拟合与欠拟合
3.基因组数据处理
3.1安装并使用keras_dna处理各种基因序列数据如BED、GFF、GTF、BIGWIG、BEDGRAPH、WIG等
3.2使用keras_dna设计深度学习模型
3.3使用keras_dna分割训练集、测试集
3.4使用keras_dna选取特定染色体的基因序列等
4．深度神经网络DNN在识别基序特征中应用
4.1实现单层单过滤器DNN识别基序
4.2实现多层单过滤器DNN识别基序
4.3实现多层多过滤器DNN识别基序
第三天
理论部分
卷积神经网络CNN在基因调控预测中的应用
1.Chip-Seq中识别基序特征G4，如DeepG4
2.Chip-Seq中预测DNA甲基化，DeepSEA
3.Chip-Seq中预测转录调控因子结合，DeepSEA
4.DNase-seq中预测染色体亲和性，Basset
5.DNase-seq中预测基因表达eQTL，Enformer
实操内容
复现卷积神经网络CNN识别基序特征DeepG4、非编码基因突变DeepSEA，预测染色体亲和性Basset，基因表达eQTL
1.复现DeepG4从Chip-Seq中识别G4特征
2.安装selene_sdk，复现DeepSEA从Chip-Seq中预测DNA甲基化，非编码基因突变
3.复现Basset，从Chip-Seq中预测染色体亲和性
4.复现Enformer，从Chip-Seq中预测基因表达eQTL
第四天
理论部分
深度学习在识别拷贝数变异DeepCNV、调控因子DeepFactor上的应用
1.SNP微阵列中预测拷贝数变异CNV，DeepCNV
2.RNA-Seq中预测premiRNA，dnnMiRPre
3.从蛋白序列中预测调控因子蛋白质，DeepFactor
实操内容
1.复现DeepCNV利用SNP微阵列联合图像分析识别拷贝数变异
2.复现循环神经网络RNN工具dnnMiRPre，从RNA-Seq中预测premiRNA
3.复现DeepFactor，从蛋白序列中识别转录调控因子蛋白质
第五天
理论部分
深度学习在识别及疾病表型及生物标志物上的应用
1.从基因表达数据中识别乳腺癌分型的深度学习工具DeepType
2.从高维多组学数据中识别疾病表型，XOmiVAE
3.基因序列及蛋白质相互作用网络中识别关键基因的深度学习工具DeepHE
实操内容
1.复现DeepType，从METABRIC乳腺癌数据中区分乳腺癌亚型
2.复现XOmiVAE，从TCGA多维数据库中识别乳腺癌亚型
3.复现DeepHE利用基因序列及蛋白质相互作用网络识别关键基因
第六天
理论部分
深度学习在RNA测序数据中准确鉴别RNA编辑与DNA突变的应用
1.通过深度学习模型DeepDDR高效准确地从单个RNA测序数据中识别RNA编辑和DNA突变
2.介绍DEMINING框架的创新设计和应用
实操内容
1.数据筛选：筛选标准去除转录组数据中的测序和比对错误
2.提取高可信度的RNA编辑位点和相同数量的DNA突变位点，分别用于训练、验证和测试模型
3. 使用多个层次的卷积和池化操作，提取突变位点周围的序列和读段比对特征，增强模型对突变的识别能力
4.识别突变位点，并捕捉到更大范围内突变的上下文信息，以准确区分RNA编辑和DNA突变
5.对识别出的突变进行功能分析，评估其对宿主基因表达的影响，为潜在的疾病机制提供新的见解
6.利用迁移学习将DeepDDR模型应用于非灵长类RNA测序样本，展示其在不同物种中的适用性和有效性
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