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本课程属于：046-RNA-seq表达分析特征学习任务 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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利用RNA-seq特征训练分类模型实战

共计 30 章节
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01
课程介绍与背景
RNA-seq技术原理 · 分类模型的应用场景 · 课程整体路线图
课程介绍背景
02
RNA-seq实验设计基础
生物学重复 · 测序深度 · 文库类型对后续分析的影响
RNA-seq实验设计基础
03
公共数据库获取数据
GEO / TCGA / SRA 的…
公共数据库获取数…GEO
04
FASTQ格式及质量控制
解读质量值 · 使用FastQC进行质量评估 · Trimmomatic过滤
FASTQ格式
05
序列比对原理与工具
STAR与HISAT2的安装 · 索引构建与比对命令
序列比对原理工具
06
基因表达定量
featureCounts与htse…
基因表达定量featureCount…
07
表达矩阵构建与预处理
合并样本 · 基因ID转换 · 低表达基因过滤
表达矩阵构建预处理
08
数据的归一化与标准化
CPM · TPM · FPKM
数据的归一化标准化
09
批次效应检测与校正
主成分分析诊断批次 · ComBat与limma实战
批次效应检测校正
10
探索性数据分析
PCA图 · 层次聚类热图 · 样本相关性矩阵
探索性数据分析PCA
11
差异表达分析基础
DESeq2的原理与输入格式 · 设计公式
差异表达分析基础DESeq2
12
差异表达分析实战
edgeR的安装 · 运行与结果解读
差异表达分析实战edgeR
13
差异基因结果可视化
火山图 · MA图 · 热图与基因集富集分析（GSEA）简介
差异基因结果可视…火山图
14
特征选择方法概述
过滤式 · 包裹式 · 嵌入式三大类
特征选择方法概述过滤式
15
基于方差过滤的特征选择
低变异基因剔除 · 方差阈值设定
基于方差过滤的特…低变异基因剔除
16
基于统计检验的特征选择
t检验 · Wilcoxon秩和检验 · 多重检验校正
基于统计检验的特…t检验
17
基于机器学习的特征选择
LASSO回归 · 随机森林重要性 · 递归特征消除（RFE）
基于机器学习的特…LASSO
18
特征降维
PCA · t-SNE · UMAP的原理与sklearn实现
特征降维PCA
19
分类模型概述与评价指标
准确率 · 精确率 · 召回率
分类模型概述评价指标
20
逻辑回归分类器
原理 · sklearn实现 · L1/L2正则化调参
逻辑回归分类器原理
21
支持向量机分类器
线性SVM与核函数选择 · C参数调整
支持向量机分类器SVM
22
随机森林分类器
树的数量 · 最大深度 · 特征采样策略
随机森林分类器树的数量
23
XGBoost分类器
梯度提升原理 · 常用参数与早停策略
XGBoost分类器
24
简单神经网络分类器
MLP结构 · 激活函数 · Dropout
简单神经网络分类…MLP
25
训练集/验证集/测试集划分与交叉验证
分层抽样 · K折交叉验证
训练集验证集
26
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优网格搜索
27
模型评估与ROC/AUC曲线
绘制ROC曲线 · 比较多个模型
ROC/AUC模型评估
28
模型可解释性
SHAP值计算 · LIME局部解释 · 特征重要性排序
模型可解释性SHAP
29
综合实战案例
癌症亚型分类（如BRCA亚型） · 完整流程演示
综合实战案例BRCA
30
课程总结与拓展
最新研究方法（单细胞RNA-seq分… · 多模态融合）与推荐资源
课程总结拓展