?既適合醫(yī)學(xué)、生命科學(xué)背景的學(xué)員，也適合數(shù)據(jù)分析和AI工程師等技術(shù)背景人員。內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、分析方法、常用工具、生信特色、實(shí)例演練與價(jià)值體現(xiàn)等部分。
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課程導(dǎo)論
1.1 培訓(xùn)目標(biāo)與學(xué)習(xí)路徑
1.2 醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)分析的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 典型應(yīng)用場(chǎng)景概覽
醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
2.1 醫(yī)療與生物數(shù)據(jù)類型（表型、組學(xué)、影像、文本等）
2.2 常見數(shù)據(jù)格式與獲取途徑（FASTA、VCF、BAM、HL7、DICOM等）
2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與預(yù)處理基本概念
R與Python在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
3.1 R基礎(chǔ)與生信包簡(jiǎn)介（tidyverse、Bioconductor等）
3.2 Python基礎(chǔ)與常用庫（NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn等）
3.3 數(shù)據(jù)可視化工具
醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理
4.1 缺失值處理與異常值檢測(cè)
4.2 數(shù)據(jù)歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化
4.3 數(shù)據(jù)集成與結(jié)構(gòu)化整理
統(tǒng)計(jì)分析與假設(shè)檢驗(yàn)
5.1 描述性統(tǒng)計(jì)與可視化
5.2 t檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)性分析等
5.3 多重檢驗(yàn)與校正（如FDR）
生物信息學(xué)基礎(chǔ)分析方法
6.1 基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析（bulk RNA-seq、單細(xì)胞RNA-seq）
6.2 差異表達(dá)分析與功能富集分析
6.3 基因變異、SNP與基因型-表型關(guān)聯(lián)分析（GWAS）
醫(yī)學(xué)影像與多模態(tài)數(shù)據(jù)分析
7.1 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與處理（DICOM、3D重建等）
7.2 表型-組學(xué)數(shù)據(jù)一體化分析
7.3 多模態(tài)融合與臨床決策支持
機(jī)器學(xué)習(xí)與AI在醫(yī)療生物數(shù)據(jù)分析中的實(shí)踐
8.1 監(jiān)督與非監(jiān)督學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用
8.2 特征工程與模型選擇
8.3 案例演練：疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及生物標(biāo)志物篩選
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數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果解讀
9.1 熱圖、火山圖、條形圖等在生物醫(yī)學(xué)中的實(shí)際應(yīng)用
9.2 交互式報(bào)表與可視化工具
9.3 臨床與科研報(bào)告撰寫及數(shù)據(jù)解讀原則
