解码生物医学数据-从数据洞察到科研新视野.pptx

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从数据洞察到科研新视野
Presenter name
Agenda
生物医学数据特点
数据分析与可视化能力
数据可视化原则与技巧
数据分析方法与工具
数据分析与可视化应用

生物医学数据的特点与挑战
基因表达谱
记录基因表达情况：记录基因的表达情况以便进行分析。
RNA测序数据
提供高通量的基因表达数据
微阵列数据
提供相对较低的成本和更广泛的基因覆盖
基因表达数据的重要性
基因表达数据
蛋白质数据重要性
预测蛋白质结构：算法预测蛋白质的结构。
蛋白质结构预测
通过分析蛋白质结构数据，构建蛋白质互作网络，揭示蛋白质相互作用及其功能。
蛋白质互作网络
通过研究蛋白质结构与药物相互作用，提高药物设计和筛选的效率和准确性。
药物设计与筛选
蛋白质结构数据
包括生存分析、危险比分析、方差分析等
临床数据分析方法
记录病人相关信息和治疗效果数据
临床数据类型
数据量大、多元化、具有时序关联性
临床数据特点
临床数据分析
临床数据

专业数据分析工具和数据可视化技巧
统计学和数据分析 (7)
基础统计学概念
学
01
统计方法与模型
掌握常用的统计方法和模型，如假设检验和回归分析
03
数据收集与整理
学习如何有效地收集和整理生物医学数据
02
学习统计学和数据分析
专业工具和软件的选择
强大的统计分析和数据可视化工具
R语言
01-
广泛应用于生物医学数据分析的编程语言
Python
02-
功能强大的统计分析软件
SPSS
03-
数据分析工具和软件
学习数据可视化原则与技巧
合适图表选择
选择图表类型提高数据效果：选择合适的图表类型提高数据效果。
通过去除冗余信息、精简标签和轴线等方式简化信息呈现，使图表更清晰易懂
选择合适的颜色搭配、字体大小和图表布局，使图表既具有美观性又易于阅读
简化信息呈现
注重可读性和美观
学习数据可视化原则