医疗生物类数据分析培训课程
既适合医学、生命科学背景的学员，也适合数据分析和AI工程师等技术背景人员。内容涵盖数据基础、分析方法、常用工具、生信特色、实例演练与价值体现等部分。
课程导论
1.1 培训目标与学习路径
1.2 医疗与生物数据分析的发展现状
1.3 典型应用场景概览
医疗与生物数据基础
2.1 医疗与生物数据类型（表型、组学、影像、文本等）
2.2 常见数据格式与获取途径（FASTA、VCF、BAM、HL7、DICOM等）
2.3 数据标准化与预处理基本概念
R与Python在生物医学数据分析中的应用
3.1 R基础与生信包简介（tidyverse、Bioconductor等）
3.2 Python基础与常用库（NumPy、Pandas、SciPy、scikit-learn等）
3.3 数据可视化工具
医学数据清洗与预处理
4.1 缺失值处理与异常值检测
4.2 数据归一化与标准化
4.3 数据集成与结构化整理
统计分析与假设检验
5.1 描述性统计与可视化
5.2 t检验、方差分析、相关性分析等
5.3 多重检验与校正（如FDR）
生物信息学基础分析方法
6.1 基因表达数据分析（bulk RNA-seq、单细胞RNA-seq）
6.2 差异表达分析与功能富集分析
6.3 基因变异、SNP与基因型-表型关联分析（GWAS）
医学影像与多模态数据分析
7.1 医学影像数据结构与处理（DICOM、3D重建等）
7.2 表型-组学数据一体化分析
7.3 多模态融合与临床决策支持
机器学习与AI在医疗生物数据分析中的实践
8.1 监督与非监督学习在医学数据分析中的应用
8.2 特征工程与模型选择
8.3 案例演练：疾病风险预测及生物标志物筛选
数据可视化与结果解读
9.1 热图、火山图、条形图等在生物医学中的实际应用
9.2 交互式报表与可视化工具
9.3 临床与科研报告撰写及数据解读原则
医学与生物数据分析中的伦理与合规
10.1 临床数据安全与隐私保护
10.2 伦理审查要求与数据共享
10.3 相关法律法规
案例分析与实战演练
总结与答疑
