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RNA-seq肿瘤亚型分类特征提取与建模

共计 30 章节
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01
RNA-seq分析与肿瘤亚型概述
应用场景 · 挑战 · 课程目标
RNA-seq分析
02
开发环境搭建
R与Python环境配置 · 关键工具包安装
开发环境搭建Python
03
RNA-seq数据获取
TCGA与GEO数据库下载流程
RNA-seq数据获取
04
质量控制与预处理
FastQC · MultiQC与数据清洗
质量控制预处理
05
序列比对与定量
STAR · Salmon · Kallisto方法介绍
序列比对定量
06
基因表达矩阵构建
counts · FPKM · TPM格式转换
基因表达矩阵构建counts
07
数据归一化处理
DESeq2归一化 · TMM · RPKM比较
数据归一化处理DESeq2
08
差异表达分析基础
统计学方法（负二项分布 · Fisher检验）
差异表达分析基础统计学方法
09
特征选择初步
基于显著性p值及倍数变化的基因筛选
特征选择初步基于显著性p值
10
批次效应校正
ComBat · limma去除批次效应实践
批次效应校正ComBat
11
特征标准化与缩放
Z-score · Min-Max标准化
特征标准化缩放
12
特征降维技术
PCA · t-SNE · UMAP的理论与可视化
特征降维技术PCA
13
无监督聚类探索
K-means · 层次聚类识别潜在亚型
无监督聚类探索K-means
14
有监督分类任务定义
亚型标签获取 · 类别不平衡处理
有监督分类任务定…亚型标签获取
15
数据划分策略
训练集 · 验证集 · 测试集划分与交叉验证
数据划分策略训练集
16
逻辑回归分类器
原理 · 实现与正则化
逻辑回归分类器原理
17
支持向量机（SVM）
线性与RBF核 · 参数调优
SVM支持向量机
18
随机森林模型
特征重要性评估与集成
随机森林模型特征重要性评估
19
梯度提升树（XGBoost/LightGBM）
高效分类实现
XGBoost/Ligh…梯度提升树
20
多层感知机（MLP）
全连接神经网络构建与训练
MLP多层感知机
21
一维卷积神经网络（1D-CNN）
序列特征学习应用
D-CNN一维卷积神经网络
22
自编码器进行无监督特征学习
降维与异常检测
自编码器进行无监…降维
23
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
24
超参数优化
网格搜索 · 随机搜索与贝叶斯优化
超参数优化网格搜索
25
特征重要性分析与可视化
内置重要性 · Permutation Import…
特征重要性分析可视化
26
模型可解释性
SHAP · LIME在RNA-seq特征中的应用
模型可解释性SHAP
27
过拟合应对策略
正则化 · Dropout · 早停与数据增强
过拟合应对策略正则化
28
案例实战一
乳腺癌亚型分类（PAM50）完整流程
案例实战一PAM50
29
案例实战二
非小细胞肺癌亚型分类（LUAD vs…
案例实战二LUAD
30
课程总结与前沿展望
单细胞RNA-seq · 多模态融合
课程总结前沿展望