Nature与Science重磅！AI与生物医药迎来百年来最重磅进展！
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第一天上午：
A1 代谢物及代谢组学的发展与应用
（1） 代谢与生理过程；
（2） 代谢与疾病；
（3） 非靶向与靶向代谢组学；
（4） 空间代谢组学与质谱成像（MSI）；
（5） 代谢组学与药物和生物标志物；
（6） 代谢流与机制研究。
A2 代谢通路及代谢数据库
（1） 几种经典代谢通路简介；（2） 三大常见代谢物库：HMDB、METLIN 和 KEGG;
（3） 代谢组学原始数据库：Metabolomics Workbench 和 Metabolights.
A3 参考资料推荐
第一天下午：
A4 代谢组学实验流程简介
A5 色谱、质谱硬件与原理解析
（1） 色谱分析原理与构造；
（2） 色谱仪和色谱柱的选择；
（3） 色谱的流动相：梯度洗脱法；
（4） 离子源、质量分析器与质量检测器解析；
（5） 质谱分析原理及动画演示；
（6） 色谱质谱联用技术（LC-MS）；
第二天上午：
B1 代谢物样本处理与抽提
（1） 各种组织、血液和体液等样本的提取流程与注意事项；
（2） 代谢物抽提流程与注意事项；
（3） 样本及代谢物的运输与保存问题；
B2 LC-MS 数据质控与搜库
（1） LC-MS 实验过程中 QC 和 Blank 样本的设置方法；
（2） LC-MS 上机过程的数据质控监测和分析；
（3） 代谢组学上游分析原理——基于 Compound Discoverer 与 Xcms 软件；
（4） Xcms 软件数据转换、提峰、峰对齐与搜库；
第二天下午：
B3 R 语言基础
（1） R 和 Rstudio 的安装；
（2） Rstudio 的界面配置；
（3） R 中的基础运算和统计计算；
（4） R 中的包：包，函数与参数的使用；
（5） R 语言语法，数据类型与数据结构；
（6） R 基础画图；
B4 R 语言画图利器——ggplot2 包（1） ggplot2 简介
（2） ggplot2 的画图哲学；
（3） ggplot2 的配色系统；
（4） ggplot2 数据挖掘与作图实战；
第三天上午：机器学习
C1 有监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1） 人工智能、机器学习、深度学习的关系；
（2） 回归算法：从线性回归、Logistic 回归与 Cox 回归讲起；
（3） PLS-DA 算法：PCA 降维后没有差异的数据还有救吗？
（4） VIP score 的意义及选择；
（5） 分类算法：决策树，随机森林和贝叶斯网络模型；
C2 一组代谢组学数据的分类算法实现的 R 演练
(1) 数据解读；
(2) 演练与操作；
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第三天下午：
C3 无监督式机器学习在代谢组学数据处理中的应用
（1） 大数据处理中的降维；
（2） PCA 分析作图；
（3） 三种常见的聚类分析：K-means、层次分析与 SOM
（4） 热图和 hcluster 图的 R 语言实现；
C4 一组代谢组学数据的降维与聚类分析的 R 演练
(1) 数据解析；
(2) 演练与操作；
第四天上午：
D1 在线代谢组分析网页 Metaboanalyst 操作
（1） 用 R 将数据清洗成网页需要的格式；
（2） 独立组、配对组和多组的数据格式问题；
（3） Metaboanalyst 中的上游分析（原始数据峰提取、峰对齐与搜库）
（4） Metaboanalyst 的 pipeline 以及参数设置和注意事项；
（5） Metaboanalyst 的结果查看和导出；（6） Metaboanalyst 的数据编辑；
（7） 全流程演练与操作。
第四天下午：
D2 代谢组学数据清洗与 R 语言进阶
（1） 代谢组学中的 t、fold-change 和响应值；
（2） 数据清洗流程；
（3） R 语言 tidyverse；
（4） 数据预处理：数据过滤与数据标准化（样本的 Normalization 和代谢物的 Scaling）；
（5） 代谢组学数据清洗演练；
第五天上午：
E1 文献数据分析部分复现（1 篇）
（1） 文献深度解读；
（2） 实操：从原始数据下载到图片复现；
（3） 学员实操。
第五天下午：
E2 机器学习与代谢组学顶刊解读（3 篇）；
（1） Signal Transduction and Targeted Therapy 一篇有关饥饿对不同脑区代谢组学影响变
化的小鼠脑组织代谢图谱类的文献；(数据库型)
（2） Nature communication 一篇胃癌患者血浆代谢组学使用机器学习得出预测模型用于胃
癌的诊断和预后的文献；(血液生物标志物型)
（3） Nature 一篇对胰腺癌患者肠道菌群的代谢组学分析找到可以提高化疗效果的代谢物的
文献。(机制研究型)
