课程简介：开启数据挖掘的科研之旅

你是否曾为复杂的基因数据分析望而却步？是否在海量数据库中迷失方向，不知从何下手？本系列课程将带你系统入门生物信息学数据挖掘，以实战为导向，用通俗易懂的视频讲解方式，手把手教你玩转R语言与Perl编程，深入探索GEO和TCGA两大核心数据库，真正实现从“零基础”到“独立分析”的跨越。

为什么选择这套课程？

当前市面上关于生物信息学的数据挖掘教程多为碎片化内容，缺乏系统性与实操指导，初学者往往学完仍无法独立完成完整项目。本课程正是针对这一痛点精心设计——我们不讲空洞理论，只聚焦科研人员最关心的实际问题：如何下载数据、如何清洗处理、如何进行差异分析、功能富集，以及最终如何绘制高质量的科研图表（如5年生存率曲线、热图、火山图等），助力论文发表。

课程核心技术栈：R + Perl 双剑合璧

本课程重点采用R语言和Perl脚本作为主要分析工具。R语言是目前生物信息学领域最主流的统计分析与可视化工具，其强大的ggplot2、survival、clusterProfiler等包广泛应用于高分文章中的图形绘制与功能分析；而Perl虽然近年来热度略降，但在文本处理、日志解析、自动化流程构建方面依然具有不可替代的优势，尤其适合处理大规模基因表达矩阵和元数据提取。

更重要的是，课程中所有代码均已整理优化，并配有详细注释，即使你完全没有编程基础，也能跟随视频一步步运行成功，逐步建立信心与技能。

聚焦权威数据库：GEO 与 TCGA 深度解析

我们精选两个全球使用频率最高的公共生物医学数据库进行深度教学：

• GEO (Gene Expression Omnibus)：由NCBI维护，收录了超过10万项高通量基因表达研究数据，涵盖癌症、神经疾病、免疫等多个领域，是开展非肿瘤和肿瘤研究的重要资源。
• TCGA (The Cancer Genome Atlas)：迄今最全面的人类癌症分子图谱项目，包含33种癌症类型、上万例患者的基因组、转录组、甲基化及临床随访数据，已被引用超20万次，是肿瘤研究的黄金标准数据库。

课程将系统讲解如何在GEO中精准检索目标数据集、下载原始或处理后的表达矩阵、提取样本分组信息；同时深入TCGA的数据结构（如HTSeq-count、FPKM）、临床数据匹配、生存分析实现路径，帮助你快速获取可用于科研写作的核心结果。

不只是工具教学，更是科研思维培养

本课程不仅教你“怎么做”，更强调“为什么这么做”。我们将贯穿数据质量控制、批次效应识别、标准化方法选择、多重检验校正、生物学意义解读等关键环节，帮助学员建立严谨的科研逻辑链条。例如，在差异表达分析后，我们会进一步讲解GO/KEGG通路富集、GSEA基因集富集分析的实际操作与结果解读技巧，提升研究成果的深度与说服力。

紧跟前沿：支持单细胞与空间转录组拓展学习

虽然本课程以传统芯片和RNA-seq数据为主，但所教授的R语言技能（如Seurat基础、ggplot2绘图）可无缝迁移到单细胞转录组分析等领域。根据PubMed最新统计（2024年数据），基于TCGA和GEO联合分析发表的SCI论文年均超过8,000篇，其中影响因子5分以上的占比达35%，充分说明这类研究仍具强大生命力与发表潜力。

我们的承诺：纯干货、无套路、真落地

拒绝“走马观花式”教学，我们坚持“一个案例贯穿始终”的设计理念，确保每一讲都环环相扣，形成完整闭环。课程内容经过多位一线科研人员验证，已成功应用于多篇SCI论文的数据分析过程。无论你是硕士生、博士生、临床医生还是科研助理，只要你想提升数据分析能力，这套课程都将是你不可或缺的“科研加速器”。

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