第一天
机器学习及蛋白组学简介
1.机器学习基本概念介绍
2.常用机器学习模型介绍
3.混淆矩阵
4.ROC曲线
5.主成分分析（PCA）
6.蛋白组学基本概念
R语言简介及实操
1．R语言概述
2．R软件及R包安装
3．R语言语法及数据类型
4．条件语句
5．循环
6．函数
7．常用的机器学习相关R包介绍
第二天
机器学习在蛋白组学数据分析中的应用案例分享
1.利用机器学习鉴定疾病相关蛋白标志物
2.利用机器学习基于蛋白组学数据预测表型
3.利用机器学习基于蛋白组学数据进行分类
4.利用机器学习基于蛋白组学数据构建预后模型
蛋白组学相关数据库介绍
1.Uniport
2.HPA
3.TCPA
4.CPTAC
第三天：零代码工具利用机器学习分析蛋白组学数据
利用PLOS Computational Biology（IF:5分）发表零代码工具，轻松完成差异表达分析，常见统计分析，常见可视化，内置7种机器学习方法，轻松调用。
1.数据导入（两套数据，二分类，多分类）
2.数据可视化（散点图，热图，柱形图，相关性热图，火山图，层次聚类图）
3.缺失值填充
4.数据归一化
5.离群值检测/清理
6.常见统计方法应用（t-test, limma, Kruskal-Wallis ,ANOVA, PCA, k-means, 相关性分析）
7.机器学习方法应用（RF, lasso, SVM等）
第四天
利用机器学习基于蛋白组学数据预测表型，基于蛋白组学数据复现cell中机器学习分析结果
实操内容
1.蛋白组学数据处理，差异表达分析
2.火山图，多分组热图，多组箱型图展示差异表达分析结果
3.构建Random Forest模型
4.重要蛋白筛选
5.绘制ROC曲线
6.独立测试集检测模型表现
利用机器学习鉴定疾病相关蛋白标志物，基于Olink数据，复现影响因子17分文章中，蛋白数据常规分析+时序蛋白聚类分析+机器学习分析结果
实操内容
1.读取蛋白表达数据
2.差异蛋白挑选，火山图绘制，箱型图绘制
3.时序蛋白表达数据聚类分析
4.构建随机森林模型
5.挑选重要特征
6.独立测试集进行验证
Nature与Science重磅！AI与生物医药迎来百年来最重磅进展！
https://mp.weixin.qq.com/s/Vw3Jm4vVKP14_UH2jqwsxA
第五天
利用机器学习基于质谱的蛋白质组学数据，构建肝病相关分类和预后模型，复现Nature Medicine文章中的机器学习，生存分析，预后模型相关的结果。
实操内容
1.鉴定与不同肝病显著相关的蛋白
2.比较22种不同的机器学习分类器，挑选最优算法构建不同肝病的分类模型
3.独立队列验证模型准确性
4.构建预后模型
5.绘制生存曲线和时间依赖的ROC曲线
