2014年课程材料
2014年课程材料新包环聊
12月，在线！
这是2014年12月10日在网上举行的谷歌聚会，马克·卡尔森做了一个关于向Bioconductor提交新包裹的简短演示，然后回答了评论者的问题。
学习R / Bioconductor序列分析
10月，西雅图，美国
本课程针对使用R和Biocumon来介绍高吞吐量序列数据的分析和理解的开头和中级用户。第1天侧重于学习基本背景：对R编程语言的介绍;有效使用生物体软件的中央概念;以及高吞吐量序列分析工作流程的概述。第2天强调使用Biocumon的特定任务：RNA-SEQ差异表达工作流程;探索，机器学习和其他统计任务;基因设定富集;和注释。第3天过渡，了解管理更大挑战的有效方法：与大数据合作的策略，编写可重复使用的职能，开发可重复的报告和工作流程以及可视化结果。该课程将讲座与广泛的实践实用相结合; students are required to bring a laptop with wireless internet access and a modern version of the Chrome or Safari web browser.
巴西癌症表观基因组学研讨会2014
八月，雷维尔·弗托，巴西
巴西2014年癌症表观症式车间是癌症表观组织和生物信息学领域的世界知名科学家国际论坛。与巴西遗传学大会第60届会议和拉丁美洲生物体基金会合作，我们汇集了一系列谈判和实践培训。研讨会将包括高级科学谈判加上使用开源统计工具的生物信息学的短程 -R.和Bioconductor分析大规模的生物学数据。Bioconductor是一个社区驱动的平台，致力于为分子生物学家、计算生物学家和生物信息学家提供资源(通过包)，有兴趣使用R分析大生物数据，如微阵列和下一代测序。
BioC 2014
7月，Dana-Farber癌症研究所，波士顿，MA，美国
本次会议突出了生物体内外的当前发展。早上的科学谈判和下午实用，提供了会议参与者，了解分析和理解高通量基因组数据所需的见解和工具。今年的会议位于马萨诸塞州波士顿的Dana-Farber癌症研究所龙伍德校区。参观会议登记页面为更多的信息。
R / Bioconductor的基因组数据分析趋势
7月,美国波士顿
Bioconductor项目是一个领先的生物信息学开发和分析环境，由一个专注的程序员和广泛贡献的科学社区的核心支持。随着测序技术和可用基因组注释的数量的增加，该项目正在迅速发展，本次研讨会为ISMB的与会者提供了关于生物导体最新和未来趋势的内部轨道。该研讨会将从一个跨各种学科的领先生物导体包和功能的高水平之行开始，然后将涵盖目前的进展:1)通过AnnotationHub架构访问基因组注释数据，如ENCODE和UCSC基因组浏览器，2)数据和算法元素设计，用于大型基因组数据的整合分析和注释，允许在运行时进行可伸缩的资源利用，3)RNA-seq数据的分析。该研讨会由项目负责人Martin Morgan、联合创始人兼核心成员Vince Carey、顾问委员会成员Levi Waldron和博士后研究员Michael Love (Rafael Irizarry实验室)组成。本次研讨会面向广泛的受众，对基因组数据的初学者和有经验的分析者都很有价值。
序列分析生物导体导论
6、用户!2014年,加州大学洛杉矶分校、美国、
DNA序列分析产生大量数据，呈现挑战生物信息和统计问题。本教程推出了用于分析序列数据的生物导体包和工作流程。我们了解有效地操纵序列和对准的方法，并引入共同的工作流程以及与“RNASEQ”，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，以及设计实验的分析。车间强调了Bioconductor Milieu内的方向;我们将触及生物过度，缩小，基因组，基因组，DESEQ2和Variantannotation等包装，以及短暂的练习，以说明每个包的功能。
基因组生物学计算统计(CSAMA)
6月份,Brixen-Bressanone意大利
这个为期一周的密集课程教授当前的方法在统计和计算分析的大规模实验生物学。本课程侧重于高通量测序实验的下游分析方法，包括RNA测序(差异表达)、DNA测序(变体呼叫)、ChIP-Seq。课程还包括统计测试、线性模型、机器学习、可视化和生物信息注释等要点。重点是使用来自Bioconductor、CRAN和其他项目的开源软件解决实际问题的技能。该课程是为研究人员谁有基本熟悉的实验技术和基因组生物学，谁有兴趣开发自己的，使用脚本环境的高级数据分析。本课程的四个实践环节将要求学生对计算机语言R的简单脚本理解。本课程将提供关于R所需的更高级功能的教程，建议学生事先熟悉R的基本知识。(考虑一个在线资源或书籍，例如R项目的R- intro, Germán Rodríguez, R- studio。
生物体引入高通量序列分析
2月，西雅图，美国
生物导体用于序列分析的介绍介绍了具有一些R经验的用户，特别是高通量序列数据的工作。第一天开发核心R和生物导体概念，用于处理大型和复杂的数据。参与者将熟悉数据类、包、脚本和编程概念，这对Bioconductor的通用和集成工作流程很重要。第二天将把这些技能用于RNAseq差异表达数据的分析，包括初始质量评估、预处理、差异表达、注释和可视化。这门课程包括演讲和实践练习的结合;参加者应准备一台可无线上网的现代笔记本电脑。
夏季生物信息学课程，Ribeirao Preto，巴西，1月/ 2月2014
1月，巴西圣保罗Ribeirao Preto
R / Bioconductor材料用于分析和理解高通量序列数据的过程中的部分。课程网站和其他课程教师提供的其他材料。
