PDF深度整合批次1（65课）

第 1 课

文献套路解析

第 2 课

R 语言简介

第 3 课

R 语言基础知识

第 4 课

文件读取与输出

第 5 课

数据清洗之 dplyr 的使用

第 6 课

DataEditR 包的使用

第 7 课

基础包绘图

第 8 课

ggplot2绘图

第 9 课

esquisse包绘图

第 10 课

ggThemeAssist 包绘图

第 11 课

ggpubr 包绘图

第 12 课

ggstatsplot 包绘制

第 13 课

gghalves 包绘图

第 14 课

patchwork 包拼图

第 15 课

TCGA数据的下载与清洗

第 16 课

Count、TPM、FPKM数据转换

第 17 课

TCGA临床基线表整理

第 18 课

GTEx数据库的使用

第 19 课

泛组织表达之 gganatogram 包

第 20 课

ICGC 数据库的使用

第 21 课

正则表达式

第 22 课

基础包绘图之 Figure3

第 23 课

基础包结合 beeswarm 包绘制之 Figure6

第 24 课

PCA分析

第 25 课

差异基因分析

第 26 课

Venn 图绘制

第 27 课

差异表达可视化

第 28 课

基因ID转换

第 29 课

GO分析

第 30 课

Friends分析

第 31 课

KEGG分析

第 32 课

GSEA分析

第 33 课

GSVA分析

第 34 课

PPI网络

第 35 课

转录调控网络

第 36 课

ceRNA网络构建

第 37 课

pheatmap 包的使用

第 38 课

相关性热图的绘制

第 39 课

SNP 数据及其展示方法

第 40 课

氨基酸突变的 Lollipop 图

第 41 课

ESTIMATE 算法

第 42 课

CIBERSORT 算法

第 43 课

ssGSEA 分析

第 44 课

xCell 分析

第 45 课

-MCPcounter 分析

第 46 课

immuneSubtypeClassier

第 47 课

基线资料表的制作

第 48 课

ROC 曲线的绘制

第 49 课

生存分析

第 50 课

批量生存分析

第 51 课

倾向匹配得分法

第 52 课

单因素和多因素 cox 回归分析

第 53 课

LASSO Cox 模型

第 54 课

随机森林模型

第 55 课

支持向量机模型

第 56 课

主成分分析模型的构建

第 57 课

风险三联图的绘制

第 58 课

Nomogram 图的绘制

第 59 课

临床预测模型的评价

第 60 课

竞争风险模型

第 61 课

进阶版：动态 Nomo 图的绘制

第 62 课

WGCNA

第 63 课

CNV 变化的 GISTIC_2.0 分析

第 64 课

cellMiner 数据库的使用

第 65 课

ceRNA 的桑基图绘制