“单细胞+空间转录组+机器学习”的联合新思路和方法

本文介绍了“单细胞+空间转录组+机器学习”联合分析方法在生物信息学发文中的前沿趋势与红利期机遇。文章由中科院专家主讲，围绕三大主题展开系统培训：一是单细胞多组学、空间转录组与机器学习分析，涵盖从基础R语言、Seurat流程、细胞注释、多样本整合到高级功能富集、拟时序分析、细胞通讯、转录调控网络及空间转录组全套分析（包括Visium、HD、Xenium等平台）和机器学习应用；二是代谢、蛋白、肠道、转录组、网络药理学及AI辅助多组学联合分析，涉及代谢组学、转录组学、蛋白组学、肠道菌群、网络药理学及机器学习模型构建；三是零基础生信技能与AI辅助分析，覆盖GEO数据挖掘、免疫浸润、WGCNA、预后模型、单细胞分析、网络药理学、孟德尔随机化等。研究目的在于系统化教学，帮助学员掌握多组学联合分析思路与技术，提升发文能力。结论强调该分析方法正处于红利期，通过系统学习可高效应用。