悟空数据分析平台，以蛋白质组学常用数据分析方法为切入点，帮助用户快速查询与分析数据，并做到参数调整的实时展现。用户上传个人组学数据（如标记、非标记定量数据）后可快速分析数据的重复性、统计差异、趋势并将结果可视化。结合我们的个人数据库构建服务，在功能注释、通路分析找不到合适数据库时也能助您快速注释和分析非模式生物的功能及通路。

平台网址：http://www.omicsolution.org/wu-kong-beta-linux/main/

直播间地址：https://live.bilibili.com/1722028

直播时间：

第一日 2017-8-19 下午（13:30 开始）

第二日 2017-8-20 全天（9:00   开始）

报告人：

平台开发者---王诗盛

今年暑假，上海易算生物科技有限公司带来集转录组、蛋白质组、代谢组和生物信息学为一体的大型系统生物学培训班课程。培训班期间悟空平台的开发者将为大家分享组学数据分析的经验以及悟空平台的使用指南。而这些内容将会通过Bilibili在线直播！

悟空平台功能汇总（目前已经涵盖数据清洗---统计分析---功能分析---可视化---机器学习等各个层面，共有51个大类模块可供大家使用和学习）：

报告内容：

I.悟空平台介绍以及R语言基础知识准备；

II. 数据前处理：

    1. 数据筛选

    2. 缺失值识别和处理

    3. 数据标准化

    4. 数据个性化处理

III. 统计分析：

   1. 假设检验

    2. P值校正

    3. 功效分析

    4. 主成分分析（PCA）

    5. 层聚类分析（HCA）

    6. 模糊聚类分析 (MFuzz)

    7. Kmeans2分析

    8. 偏最小二乘法判别（PLS-DA）

    9. 基于正交信号校正的偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）

   10. 时间序列数据分析（Time Course）-挑出波动性大的对象

IV. 功能分析：

   1. ID号转换

    2. GO富集分析

    3. KEGG富集分析

    4. KEGG通路图（KEGG Pathway）

    5. 序列比对GO富集分析

    6. 序列比对KEGG富集分析

    7. String网络图

V. 回归分析：

    1. 回归诊断

    2. 线性回归

    3. 逻辑回归

VI. 机器学习的几个常用方法：

    1. 决策分类树

    2. 自适应助推法（Adaboost）

    3. 随机森林树（Random Forests）

    4. 支持向量机（Support Vector Machine）

    5. 前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）

    6. BP神经网络（BackPropagation Neural Network）

如此丰富的内容怎能错过？

联系方式：

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