随着高通量测序以及生物信息学的发展，R语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对生物大数据挖掘与分析技能之外，还要具备一定的统计分析能力与SCI论文质量绘图能力。
一：R语言基础介绍和环境搭建
1.编程语言学习经历分享
2.R语言数据操作技巧
3.R语言与windows系统、Linux服务器及使用方法
4.R 语言与生物信息数据的联系
5.多组学数据的分析方法
6.R语言在生物信息学中的应用
二：R语言介绍及基本语法
1.R语言发展脉络
2.R与工作目录(工作目录，切换工作目录)
3.R的数据类型及结构 (数值型、逻辑型、字符型、向量、列表、数据框、矩阵)
4.R中各数据类型的赋值与操作(针对不同数据类型进行赋值、批量读取数据、通过循环对数据进行计算、差异分析)
5.各种数据格式的读写及操作 (Excel、TXT、CSV、TSV)
6.经典生信数据R脚本编写与详解
三：R基本绘图语法
1.生物信息多组学大数据分析技巧与提升
2.R语言基本绘图命令概述
3.R语言高级绘图命令概述
4.R语言经典生信数据R脚本解析
四：R语言数据绘图基本方法
1.R语言高级绘图命令概述
2.基因组大小与基因含量的散点图
3.绘制基因长度分布直方图
4.绘制基因长度分布的频率分布密度曲线
5.向图中添加数学公式
6.热图绘制及参数详解
五：R语言与各种图形绘制
1.韦恩图、小提琴图、火山图、折线图、网络图、趋势图、箱线图
2.相关性分析及共表达网络构建
3.R语言与KEGG 富集分析实例
4.R语言与GO富集分析实例
六：多组学数据整理方法
1.多组学数据如何发表高分SCI论文，以RNA-Seq数据为例
2.RNA-Seq前沿动态
3.RNA-Seq实验设计
4.非编码RNA (lncRNA、miRNA) 分析手段、研究策略解析
七：多组学数据绘图方式
1.数据重复性评估(如何在文中体现出不同重复的RNA-SEQ结果、Realtime PCR结果与RNA-SEQ结果如何对用)
2.如何进行P值的筛选
3.基因共表达网络构建与Cytoscape展示
4.多组数据表达趋势聚类及深度解析策略
八：生物信息大数据其他绘图方式
1.进化树的编辑与美化
2.网络图的编辑（蛋白互作、基因调控网络图的编辑）
3.次生代谢基因簇寻找与绘图
4.基因结构绘制
5.启动子元件预测及绘图
6.RNA二级结构绘制
7.多样品韦恩图绘制
8.多种作图方式结合(综合利用R、PPT等绘图工具拼接完成论文图片)
9.高分辨率SCI论文图片生成(综合利用AI、pdfviewer生成高质量论文图片)
