我的第一届生物信息学培训班总结

1 培训的准备

在今年4月份的时候就萌生了一个想法,想将自己学到的一些生物信息学知识分享给它人,同时也赚点生活费。后来偶然在一个生物信息的群里面,有人说很想在暑期去上生物信息学班,学习到实用的知识;同时又抱怨华大等举办的生物信息学培训班不仅学费贵,同时也学不到自己动手的东西。于是我就写到考虑在暑期办一个培训班。于是当时一冲动,就在华中农业大学的南湖论坛上发了一个帖子,说想要开一个生物信息学的班。后来很多人回复并感兴趣,于是这成了我举办生物信息学培训班的最大动力。后来在一些回复的要求下建立了一个qq群,于是将培训班的事业拉倒正轨上。

开班培训班,则必须要有培训资料,于是就开始整理培训资料。其实这些培训资料很多都是取自我零零散散写到我的blog上的内容。在今年暑假7.14-7.24日,我参加了复旦大学举办的一个进化分析的培训班。那个时候白天上课,晚上就在宾馆写培训资料,同时准备上课的数据。培训资料和数据的准备绝大部分是在那个时候完成的,当然,由于比较匆忙,在最后一章的内容就写得粗糙了,同时培训资料中还有很多的错别字等。

通过qq群的通知,培训时间确定在7.27日下午3点进行一个试讲,讲述培训的大纲;而从7.28日开始正式的讲课。

2 培训内容

这次的生物信息培训主要是NGS数据的分析,是现在比较成熟又热门的知识。讲解了基因组的组装、基因预测、SNP分析、转录组分析、基因功能注释等,还包含了网站搭建,mysql使用和perl编程等。全程课程主要偏重实践运用于上机操作,而原理方面则不会深究。

本次培训的大纲如下:

1.CentOS 6.4 x86_64的安装
2.Linux系统入门
3.Next Generation Sequencing Techonology
4.基因组组装
5.Genom Repeat Sequence Prediction
6.短序列比对
7.Perl入门
8.Variants calling
9.转录组分析
10.基因预测
11.基因组浏览器Gbrowse
12.基因功能注释与富集分析

培训讲义资料有151面,内容还是很丰富的。

3 培训情况

在7.27日下午3点开始培训前试讲,当时天气很热,空调刚开,但是大出我的预料,来了很多人,将会议室都挤满了。现场报名,报名费相对便宜,500元。由于场地不够大,于是随机抽取了部分有意向的人报名,最后总共报名人数27人。当然,有一个高级博后从上海专程到这儿来听课的,像这样的需要优先考虑。报名时,当时收钱的感觉还是很爽的,嘿嘿…这算是我人生的第一桶金,但是紧接而来则是要多学员负责,要教给他们有用的知识了。

培训,准确说是集训,从7.28日开始,每天早上9:00-12:00,下午2:00-5:00,晚上7:00-9:00上课。这样总共持续了10天,其中包含放假了一天。刚开始两天,早中晚都讲课,后来晚上就专门用来练习,手把手答疑了。最后一天,人人都很累,同时培训资料最后一章也写得比较简略,数据也准备的不是很充分,于是结束课程也算比较匆忙。想起来,当初我做刚生物信息学,就是从最后一章基因功能注释的内容开始的,对这一章的内容,其实了解得非常深入。

最后,所有的学员在实验室门前合了一张影,作为留恋:
陈连福的第一届培训班学员合影1
陈连福的第一届培训班学员合影2

4 我的培训收获

通过这次培训,我认识了一些人,很多人给我留下了深刻的印象。比如:从上海特异过来的高级博后,本身对NGS分析很感兴趣,学得很快;基因楼的爱学习,喜欢辩论的小伙子;在测序公司工作几年后回来继续读书的,问题很多的同学;还有刚发表了Nature techonology马上去瑞士读博士的牛人;在空调口吹风又很活跃的一群人;也有喜欢钻研的女生等。

培训课上也有一些同学退学,也有一些同学加入,也有人苦苦支撑到最后。

作为老师,我也学到了很多上课经验。在培训课上,上课是讲一会儿,上机一会儿,造成了课间休息不规律;上课节奏要慢,吐词要清晰等。当然,对培训课程进度的把握,现在有了经验。原本准备在3~5天内讲完,但是在很快的节奏下也需要了9天的时间。

5 总结

本次培训,通过手把手教导怎么进行NGS分析与上级操作,学员们最后能独自自主进行高质量的:基因组组装,SNP和INDEL检测,基因预测及其可视化,转录组分析,基因功能注释等。

培训资料最后只是发放了纸质版的,电子版的由于版权等问题暂时保留在我手上。以后要是有时间,我考虑要出一本NGS分析的生物信息学书籍。

培训班在8.6日结束,随后8.13-8.25参加了在哈尔滨医科大学举办的生物信息学培训。于是原本预算的第二届生物信息学培训班就没有举办了。这个时候群里面的王志文在群里面打了下广告,貌似在洪山体育馆那儿举办了一期生物信息学培训班。

慢慢筹备我的下一次的培训吧,估计内容会更加丰富…

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据