【課程背景】
代謝組學是近年發展快速的一門學科， 目前在醫學、植物學、微生物學、毒理學、藥物研發等多個領域中得到了廣泛的應用。如何從復雜的代謝組學數據中提取出有價值的信息，篩選出潛在的生物標志物成為近年來代謝組學研究的熱點和難點。網絡藥理學能夠通過計算機模擬算法、運用組學、高通量篩選及網絡分析等技術揭露藥物-靶點-疾病之間復雜的網絡信號關系,已經成為揭示生物系統復雜功能和行為的有力工具。為解決大家實際工作中的瓶頸問題，將在線上舉辦“代謝組學及網絡藥理學研究技術及實踐”專題培訓班，具體通知如下：
【課程特點】
實操干貨，實際一線工作者的經驗分享，在較短時間全面了解網絡藥理學與代謝組學技術相結合的概念，熟悉相關操作流程，明確流程中的關鍵點和易出錯點，避免觸碰雷區或走入誤區，提供詳實的方法資料，借助較流行的在線數據庫及 Cytoscape 軟件（無需編程），對網絡藥理學進行系統性學習（數據獲取，網絡構建，通路分析）及個性化問題解決，同時結合代謝組學數據進行整合分析，實現多技術交叉和多數據融合的高級數據解析思路和方案。
【授課老師】
本次課程由工作在科研一線的老師（講師）擔任主講，在國內外學術期刊發表研究論文57篇，其中SCI收錄16篇。近幾年主持/參與國家自然科學基金和省自然科學基金多項。從事代謝組學和網絡藥理學技術研究近十年，熟練相關技術流程和操作方法，研究方向為中藥網絡藥理學及中藥代謝組學。
【課程簡介】

時間	授課題目	授課內容
第一天上午 9:00-12:00	代謝組學研究技術與實踐	1、代謝組學研究思路和流程，全局了解代謝領域新方向 1.1 代謝組學概述 1.2 代謝組學樣本的采集、保存與制備的注意事宜 1.2 代謝組學的應用 2、代謝組學數據采集與預處理，決定數據統計結果的準確性 2.1 代謝組學相關平臺介紹 2.2 常用軟件和數據庫介紹（數據采集、數據預處理、代謝物鑒定） 2.3 數據預處理與分析 3、基于SIMCA-P軟件的代謝組學數據多元統計分析與實操 3.1 樣本分類（PCA、PLS-DA、OPLS-DA） 3.2 差異變量篩選（S-plot、S+V-plot、VIP等） 3.3 常見圖形結果解讀
第一天下午 14:00-17:00	網絡藥理學研究技術與實踐	4、網絡藥理學研究思路和流程 5、網絡藥理學數據分析與實操 5.1 化學成分的獲取與篩選（Pubchem、TCMSP數據庫、TCMID數據庫、Swiss ADME數據庫等） 5.2 中藥化學成分靶點獲取（TCMSP數據庫、BATMAN-TCM數據庫、Similarity Ensemble Approach (SEA)數據庫、Swiss Target Prediction數據庫、HIT2.0、HERB等） 5.3 疾病靶點富集數據庫（DisGeNET數據庫、GeneCards數據庫、OMIM數據庫等） 5.4 化合物與疾病靶點映射（韋恩圖） 5.5 PPI網絡分析（PPI網絡構建、核心節點的篩選） 5.6 富集分析（DAVID數據庫、Metascape 數據庫、KOBAS數據庫） 5.7 通路可視化分析工具（氣泡圖、柱狀圖） 5.8 靶點組織定位分析 5.9 網絡圖構建—Cytoscape(數據導入、節點關系的建立、節點屬性計算、調整網絡樣式、篩選及過濾、網絡圖導出)
第二天上午 9:00-12:00	代謝組學與網絡藥理學結合研究技術與實踐	6、為什么要在網絡藥理學中結合中藥代謝組？ 7、代謝組學與網絡藥理學結合研究思路 8、代謝組學與網絡藥理學結合分析技術 8.1 代謝組學與網絡藥理學數據的獲取（HMDB數據庫、成分靶點獲取、疾病靶點富集數據庫、 代謝專屬數據庫） 8.2 代謝組學功能分析（富集分析、通路分析等） 8.3 代謝小分子網絡關聯分析（Metscape軟件、OmicsNet數據庫） 8.4 代謝物-代謝物網絡的構建與分析 8.5 代謝組學與網絡藥理學功能層次關聯分析
第二天下午 14:00-17:00	文獻解讀及實例解析	9、文獻解讀：代謝組學與網絡藥理學結合的文章分析流程和套路 9.1 中藥化學成分靶點與代謝小分子網絡分析實例（Food Res Int. 2020, 136:109503） 創新點：采用Metscape軟件對代謝組學發現的差異代謝物和中藥成分的藥物靶點關聯，聚焦關鍵蛋白。 9.2 代謝組學與網絡藥理學功能層次關聯分析實例（J Ethnopharmacol. 2021，264:113281. ） 創新點：采用功能富集工具分別對網絡藥理學和代謝組學數據進行關聯，聚焦關鍵通路。 9.3代謝組學和網絡藥理關聯分析實例（Comput Struct Biotechnol J. 2021, 19:1002-1013） 創新點：整合代謝組學和網絡藥理學，從代謝小分子網絡和代謝組學功能分析出發，多維度聚焦關鍵通路和關鍵蛋白。 10、實例解析與練習 10.1 TCMSP數據庫獲取與篩選化學成分 10.2 Swiss Target Prediction數據庫預測成分靶點 10.3 DisGeNET數據庫獲取疾病靶點 10.4 化合物與疾病靶點映射 10.5 PPI網絡繪制 10.6 DAVID軟件進行富集分析 10.7 Cytoscape工具繪制成分-靶點圖 10.8 Metscape繪制代謝-酶網絡關聯圖

會議時間：2022年12月24-25日
會議地點：騰訊網絡會議
主辦單位：北京華斯泰生物醫學科技有限公司、合肥華斯泰生物醫學科技有限公司
收費標準：會議費3000元/人，同一單位3人以上參會優惠至2800元/人。此次課程為線上直播教學模式，開課前統一提供配套電子版培訓資料。參加培訓的學員課后可通過微信群繼續和授課講師交流，長期獲得指導機會。
課程結束后統一快遞紙質版蓋章通知和正式發票，如提前需要請聯系會務組。
繳費方式:
本次會議費委托合肥華斯泰生物醫學科技有限公司收取并統一提供會務發票。
1. 網上匯款或銀行轉賬
戶　名：合肥華斯泰生物醫學科技有限公司
開戶行：中國銀行合肥臨泉路支行
帳　號：181246448304
2. 支付寶賬號
名字：合肥華斯泰生物醫學科技有限公司
賬號：kf@Huasitai.com
注：匯款時請務必注明“網絡藥理學”和學員姓名，匯款后將回單電子郵件發給我們，以便我們確認。
報名方式:
請填寫報名表通過電子郵件發送至: info@huasitai.com，或掃右側二維碼在線報名在線報名，我們收到您的報名信息后將及時與您聯系確認。

會務咨詢:
聯系人：章老師 
電 話：13121195178（微信同號）
mail：info@huasitai.com

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