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AI助力多组学与机器学习联合分析（机器学习分析代谢组、蛋白组、宏基因组、网络药理…




















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AI助力多组学与机器学习联合分析（机器学习分析代谢组、蛋白组、宏基因组、网络药理学、转录组）


医咖会
2026-03-05 19:27·北京

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AI助力多组学与机器学习联合分析课题特色：

1.零基础无压力，R语言编程从入门到实战，快速打造你的生信分析基本功

2.AI赋能+CNS文献精读，带你高效拆解多组学科研的经典范式与创新思路

3.全面覆盖代谢组、蛋白组、微生物组（宏基因组和16s）、转录组等热门方向，紧跟科研前沿

4.集成xgboost、lasso、随机森林等多种机器学习模型，打造智能化分析能力

5.每节课精选CNS文章源代码，手把手复现高水平研究，提升实战经验

6.独家“一对一指导+包教包会”教学模式，让你真正学得会、用得上、发得出

7.直播授课+课后录屏反复回看，搭配完整资料包，学习节奏灵活自由

8.课后持续答疑服务，课程结束答疑不结束，真正做到全程陪学、包教包会

9.系统教学，一次报班学会多组学，不用东拼西凑反复报名各类组学培训班

机器学习分析多组学课程安排

第一节课 AI+多组学CNS文思路解读

1.基于Deepseek高效阅读多组学的CNS生信文章

2.AI整理代谢组、蛋白组、宏基因组等多组学数据分析流程

3.Deepseek从多篇生信文献中快速总结提炼多组学数据分析方法

4.Deepseek评价多组学生信文章思路的创新性和数据分析可行性

第二节课 Deepseek辅助多组学生信课题设计

1.Deepseek辅助代谢组、蛋白组、宏基因组联合分析策略

2.AI指导代谢组、蛋白组、宏基因组、转录组交叉验证的思路

3.Deepseek汇总生信论文模板设计的层次和逻辑要点

4.Deeoseek辅助生信多组学数据研究热点挖掘

5.Deeoseek构建多个公共数据库联合验证有效策略

第三节：编程基础学习--R语言

1.R和Rstudio的安装、环境配置

2.R语言简单语法及常见命令

3.以Cell文章方法描述学习R包的安装及使用

4.以Nature文章源代码学习重点函数基础代码

5.向量、矩阵、数据框和列表的创建和索引

6.自定义Function函数构建

7.for循环、字符型数据的处理【Cell】

8.云服务器的使用方法



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第四节：机器学习代谢组数据分析

1.deepseek对CNS文章代谢组学系统解读

2.三大常见代谢物库：HMDB 、METLIN 和 KEGG;

代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench 和 Metabolights

3.无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用

4.三种回归用于代谢组学数据分析：线性回归、Logistic 回归与 Cox 回归

5.PLS-DA 算法：决策树，随机森林和贝叶斯网络模型

6.多尺度嵌入式代谢物共表达网络分析

7.TDEseq：识别不同分组条件下基因表达趋势的变化

8.Nature子刊代谢分析的源代码复现

第五节：机器学习蛋白组学数据分析

1.蛋白组无监督聚一致性聚类(Consensus Clustering)

2，PPI蛋白互作网络构建

3.构建通路富集网络：通路基因集之间的相似性，将富集的通路表示为一个相互连接的簇网络

4.蛋白组加权基因共表达网络分析WGCNA

5.主成分分析不同分组变量差异结果展示

6.Mfuzz识别基因、代谢或蛋白质表达的时间趋势

7.Nature Medicine文章源代码复现



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第六节：机器学习宏基因组数据分析

1.物种相关性网络分析

2.基于序列相似性定义的分类单元在不同组间的丰度差异

3.Alpha和Beta多样性分析（PCoA）

4.非线性最小二乘法识别物种丰度与环境变量之间的关系

5.随机森林筛选群落Biomarker

6.物种组成三元图展示相对丰度

7.Science文章源代码复现

第七节：机器学习16s测序数据分析

1.meconetcomp：微生物共生网络比较

2.进化树揭示物种间亲缘关系

3.微生物组的扩增子测序分析

4.不同条件下的微生物群落差异

5.Mantel检验群落距离矩阵和不同处理组之间的相关性

6.微生物群落和环境数据机器学习分析

7.Anova进行微生物功能丰度差异检验

8.Nature Microbiology文章源代码复现



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第八节：机器学习转录组数据分析

1.随机效应模型（REM）方法对差异基因进行 meta 分析

2.差异基因的转录因子富集构建调控网络

3.富集分析：GSEA、GSVA分析

4.相关性聚类热图识别转录因子共表达模块

5.CIBERSORT免疫浸润

6.调控网络图展示细胞动静状态--Regulatory network

7.TO-GCN时序基因共表达网络

8.CELL主刊文章源代码复现

第九节：机器学习应用于多种组学筛选重要特征

1.图神经网络预后模型构建进行预后基因挖掘

2.xgboost模型：基于梯度增强的决策树算法

2.随机森林模型

3.lasso回归等模型：线性回归的另一种正则化形式

4.弹性网络回归:结合了岭回归和Lasso

5. 朴素贝叶斯和支持向量机

7，多种机器学习算法用于各组学筛选重要的特征：代谢物、肠道微生物、mRNA、蛋白质

8.Nature Medicine文章源代码复现

第十节：网络药理学分析

1.deepseek解读网络药理学的研究思路

2.药物靶点的查询，复方、单体网络靶标定位

3.药物成分与疾病的关联分析，构建疾病与中药成分的网络

4.网络分析（如PPI互作、模块挖掘）

5.拓扑特征（度中心性、介数中心性）预测关键靶点

6.基于AI的组学数据网络关系挖掘

第十一节：分子对接

1.AIDD人工智能药物发现与设计的基本介绍

2.配体小分子和受体白蛋大分子的前处理

3.建立和运行Grid格点文件，建立对接格点空间文件

4.使用Pymol软件查看详细的结合位点，相互作用的氢键

5.结合能的计算，结合位点的确定

第十二节：代谢组学与转录组学、蛋白组学联合分析

1.主成分分析代谢组学和蛋白组学变量差异

2.基于共表达网络（GCN）和调控网络（GRN）探索多组学数据的拓扑特性

3.多组学3D数据可视化：整合分析

4.Metscape的使用

5.crosslink转录-蛋白-代谢 多组学相关性可视化

6.多组学联合分析三维多层网络：一个级别基因互作关系，第二层是蛋白/代谢物，层间边缘（连线）是基因和代谢物的生物学关系

7.使用Deepseek设计分析基于蛋白组+代谢组的多器官视角揭示脓毒症早期的能量代谢适应性，并生成初步代码框架

8.Nature Aging 文章源代码复现

第十三节课：Deepseek解读肠道微生物组学与代谢组学、蛋白组、转录组联合分析课题思路设计

1.Deepseek设计网络毒理学和多组学的综合分析揭示肝毒性的潜在机制，并生成初步课题思路框架

2.Deepseek设计微生物+代谢组的小鼠下丘脑回路对肠道微生物群组成的快速调节，并生成课题思路框架

3.Deepseek设计微生物+转录，肠道细菌促结直肠癌新机制，并生成课题思路框架

4.Deepseek设计微生物+蛋白，灵芝多糖对阿尔茨海默病预防作用的机制，并生成课题思路框架

第十四节课：AI辅助生信论文投稿与发表

1.Deepseek辅助科研论文选刊（实操+指令）

2.GPT辅助文本的润色、改写与扩写

3.AI自动摘要、删减与提炼关键词句

4.Deepseek辅助拒稿处理、推荐更适合期刊，提供投稿建议（实操+指令）

课程相关问题

1

中间没时间咋办

不用担心，我们已经考虑到这个问题了，基本上我们都会给您两轮机会学习，而且还配备往期视频给您预习直到您学会为止，不行免费再来一次，我们一直承诺包教包会。

2

课程售后服务怎样

再好的课程没有完善的后续服务只能让你摸不着脑袋，所以我们课后有完善的一对一指导服务，解决每个学员的所有问题。有问题及时一对一解决，把所有问题解决就学会了

3

两个月后老师还指导我吗

我们的指导暂时没有时间限制，课程结束答疑不结束。复习视频也不会限制时间，甚至六年前的老学员还在保持联系，我们的目标是推动医学进步，希望大家生信问题多多交流。

课程报名

课程费用：4880，医咖会会员优惠价4500

联系人：小咖3号（微信号：xys2019ykh或扫码添加）








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