机器学习代谢组学

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.
第二天
B1 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；
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） 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；
第三天
机器学习
C1 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；
C2 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；
C3 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
C4 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） Nature Communication 一篇代谢组学小鼠脑组织样本 database 类型的文献；
（2） Cell 一篇代谢组学患者血液样本的机器学习与疾病判断的文献；
（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。