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本课程属于：048-宏基因组分析特征学习任务 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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测序数据到表达特征矩阵的处理管线

共计 30 章节
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01
测序技术基础
二代测序原理 · FASTQ格式 · Phred质量分数
测序技术基础二代测序原理
02
质量控制
FastQC软件使用 · 质量报告解读 · 常见质量问题
质量控制FastQC
03
数据清洗
Trimmomatic/ cutad… · 质量修剪 · 长度过滤
数据清洗Trimmomatic
04
序列比对原理
参考基因组选择 · 索引构建 · 比对算法简介
序列比对原理参考基因组选择
05
比对实践
BWA-MEM · Bowtie2比对命令 · SAM/BAM格式详解
比对实践BWA-MEM
06
比对后处理
SAMtools排序 · 索引 · 标记重复
比对后处理SAMtools
07
表达定量入门
HTSeq-count · featureCounts原理与使用
表达定量入门HTSeq-count
08
计数值矩阵生成
从BAM到基因×样本矩阵的完整流程
计数值矩阵生成BAM
09
标准化方法
CPM · RPKM · FPKM
标准化方法CPM
10
基因注释文件
GTF/GFF格式 · Ensembl/UCSC注释库的获取…
基因注释文件GTF/GFF
11
差异表达分析概览
实验设计 · 对照组设置 · 多重假设检验
差异表达分析概览实验设计
12
DESeq2实战
R包安装 · dds构建 · 结果提取与可视化
DESeq2R包安装
13
edgeR与limma
基于负二项模型与经验贝叶斯的差异分析
edgeRlimma
14
表达矩阵可视化
热图 · 火山图 · MA图绘制与解读
表达矩阵可视化热图
15
主成分分析（PCA）
原理 · scree图 · 载荷矩阵与生物学解释
PCA主成分分析
16
聚类分析
层次聚类 · K-means · 谱聚类在基因表达中的应用
聚类分析层次聚类
17
时间序列分析
时序表达矩阵构建 · 趋势聚类 · MAST方法
时间序列分析时序表达矩阵构建
18
单细胞RNA-seq数据
Cell Ranger流程 · UMI计数 · 稀疏矩阵
RNA-seq单细胞
19
Seurat基本流程
创建Seurat对象 · 标准化 · 找高变基因
Seurat基本流程
20
单细胞聚类与UMAP
共享最近邻（SNN）算法 · 聚类参数调优
UMAP单细胞聚类
21
细胞类型注释
手动注释 · singler/ CellTypis…
细胞类型注释手动注释
22
批次效应校正
ComBat · Harmony · scVI方法比较
批次效应校正ComBat
23
降维与特征提取
t-SNE · UMAP · VAE嵌入与特征矩阵转换
降维特征提取
24
特征选择与过滤
低表达过滤 · 高变基因选择 · 方差阈值
特征选择过滤
25
缺失值处理
零值 · NA值插补（KNN · SVD
缺失值处理零值
26
特征矩阵标准化
z-score · Min-Max · 分位数归一化
特征矩阵标准化z-score
27
多组学整合
RNA+甲基化+蛋白组数据联合矩阵构…
多组学整合RNA+
28
公共数据库获取
GEO · TCGA · EGA数据下载与矩阵格式化
公共数据库获取GEO
29
特征矩阵存储
HDF5 · AnnData · Seurat对象格式与转换
特征矩阵存储HDF5
30
可重复性管理
Snakemake/Nextflow… · 版本控制与报告生成
可重复性管理Snakemake/Ne…