2013年课程资料
2013年课程资料大规模数据的生物信息学和统计
11月,深圳,中国
该国际高级课程将为生物信息学和基因组研究统计方法提供培训。它将深入了解生物学知识如何从高通量测序（DNA-SEQ，RNA-SEQ，CHIP-SEQ）实验中，并将说明如何分析这些数据。该课程涵盖了潜在的统计和算法概念，以及如何使用脚本语言R的自动化和代码分析的实践。该课程将成为讲座和实践培训的混合。实用性将包括计算机练习，使参与者能够在讲师和教学助手的指导下对数据分析进行统计方法。嵌入实用课程还将教授R / Biocumonductor环境的基础知识进行统计 - 生物信息数据分析。该课程旨在博士生，博士生和兴趣的教职员。教学语言将是英语。需要计算机编程（编写脚本）的基本经验。
用R和Biocumon介绍统计计算
十月，阿克伦，哦
本工作坊介绍R和Bioconductor在高通量基因组数据分析和理解中的应用。
对R / Bioconductor有更深的理解
9月,美国西雅图
本中级课程是针对R / Bioconductor用户，在努力获得高通量序列和其他分析的最大收益，想了解更多关于R和Bioconductor如何工作。本课程从回顾R数据类型、内存管理和内部计算的其他方面开始。我们将此作为理解如何编写、调试和评估高效R代码性能的基础，包括直接的迭代、向量化和并行计算方法。(2)研究R对象，特别是S4对象系统。我们将了解如何指定简单和复杂的S4对象，以及如何实现单分派和多分派的基本方法。我们使用来自性能和S4类系统的见解来探索高效表示大型结构化数据的策略，特别是IRanges、GenomicRanges、VariantAnnotation和Biostrings包中的类。(3)编程库(如samtools)的可用性或性能需求有时可能指向使用C或c++代码集成到r中。我们开发了一些简单的C函数，并探索使用Rcpp作为一种相对轻松的方式来合并C代码。我们将简要介绍R的内部数据表示，并探索如何调试和配置C代码。(4)最后，我们研究了R如何与其他重要资源交互:数据库;网站; and visualization facilities like shiny. Use of some of these facilities is illustrated by packages such as AnnotationDbi and biomaRt.
BIOC2013
7月，西雅图，美国
开发人员日是2013年7月17日。会议是2013年7月18日至19日。此次会议强调了Biocometiond内外的目前的发展，国际开源和开放开发软件项目，用于分析和理解高通量基因组数据。
用户!2013 R / Bioconductor for分析和理解高通量基因组数据
七月，阿尔巴塞特，西班牙
DNA序列分析产生的大量数据提出具有挑战性的生物信息和统计问题。本教程介绍了Bioconductor软件包和序列数据分析的工作流程。我们学习了有效操作序列和比对的方法，并介绍了常见的工作流程和与RNA-seq、变体注释和其他实验相关的独特统计挑战。重点是探索性分析和设计实验的分析。研讨会强调生物导体环境下的定位;我们将接触到Biostrings, ShortRead, genome ranges, edgeR, VariantAnnotation和其他包，并通过简短的练习来说明每个包的功能。
基因组生物学的计算统计（CSAMA）
6月，布里克伦 - 布雷斯坦，意大利
这项一周的强化课程教导了对生物学大规模实验的统计和计算分析中的目前的方法。该课程专注于高通量测序实验的下游分析方法，包括DNA测序（变体呼叫），RNA测序（差异表达），QTL分析，表观遗传学。讲座还涵盖了必需品，包括统计测试，机器学习，可视化和生物信息化元数据集成。该课程旨在为具有基本熟悉实验技术和基因组生物学的研究人员。该课程的四次实际会议将需要简单的语言r;将提供介绍性和高级语言教程。
Genentech R / Biocumond高吞吐量序列分析
5月，南旧金山，美国
高吞吐量序列分析的Genentech课程。
用于高通量序列分析的中间R / Biocumon
5月,西雅图,美国
用于高吞吐量序列分析的中间R / Biocumonductor介绍了用于序列分析的共同生物导体工作流程的一些R体验。该课程涉及演示和动手练习的组合。我们的起始点是通过对齐短读取到参考基因组来创建的BAM文件。主题包括探索性分析（基因组，RsamTools）;评估已知基因的差异表达（DESEQ）;检测，调用和操纵变体（VariantTools，VariantAnnotation）。我们学习如何将结果与疗医学基因和基因组注释（基因组法）进行整合，以及可视化结果（GVIZ，GGBIO）。
用于高通量序列分析的中间R / Biocumon
2月,美国西雅图
用于高吞吐量序列分析的中间R / Biocumonductor介绍了用于序列分析的共同生物导体工作流程的一些R体验。该课程涉及演示和动手练习的组合。我们的起始点是通过对齐短读取到参考基因组来创建的BAM文件。主题包括探索性分析（基因组，RsamTools）;评估已知基因的差异表达（DESEQ）;检测，调用和操纵变体（VariantTools，VariantAnnotation）。我们学习如何将结果与疗医学基因和基因组注释（基因组法）进行整合，以及可视化结果（GVIZ，GGBIO）。
