Good Clinical Practice (GCP)培訓

這是一個實用的研討會，將介紹生物信息學的基礎知識。它針對的是具有基本生物學背景和分子生物學知識的人，他們希望學習如何使用計算工具處理和處理生物數據。它專為以下設計：

• 研究人員在實驗室中研究生物大分子蛋白質，RNA和DNA。
• 科學家的主要專業領域不是生物學，但他們需要應對生物學數據。
• 管理者介紹新產品（例如藥物），他們想要擴大他們對現今生物信息學的了解。
• Computer程序員打算編寫處理生物分子的程序。

課程分為兩部分：理論和實踐。講座與簡單的實踐練習，測驗和測試交織在一起，以確保與會者理解這些概念。

在培訓期間，我們將帶您參加涵蓋生物數據分析所有基本方面的導遊。本次研討會是熟悉生物信息學及其眾多面孔的理想機會！最後，您應該能夠解決任何基本的生物信息學問題：您將知道從何處獲取所需數據，如何獲取相關信息以及基本軟件和算法如何工作。我們的目標是促進您對生物數據的理解。

在課程結束時，您將能夠使用生物信息學工具處理生物數據。

這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對的是希望學習不同基因測序和檢測操作的中級到高級知識的醫療保健專業人員和工作人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 學習和理解遺傳學的關鍵概念。
• 瞭解基因測序和檢測操作的工作原理。

微生物基因組學和宏基因組學結合測序技術和計算分析，以分析微生物羣落、表徵基因組，並檢測功能特性，如抗微生物耐藥性。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向初學者到中級水平的研究人員和生物信息學家，他們希望進行微生物基因組學和宏基因組測序數據的實際操作分析。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 描述微生物基因組學中常見的測序工作流程和關鍵文件格式。
• 對原始NGS讀段進行質量控制和預處理。
• 使用基於標記和k-mer方法進行物種分類分析。
• 組裝和註釋微生物基因組和質粒。
• 檢測SNP，構建系統發育樹並解釋種羣結構。
• 預測抗微生物耐藥性基因並總結功能特徵。
• 使用Conda、Docker和基於筆記本的報告實現可重複的工作流程。

課程形式

• 介紹概念和工具的講座（20%）。
• 使用示例數據集進行實際操作（60%）。
• 開放式討論和指導分析，使參與者能夠將方法應用於自己的數據（20%）。

課程定製選項

• 如需定製專注於臨牀、環境或工業宏基因組學的研討會，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對科學家和任何有興趣瞭解納米科學及其應用基礎知識的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解納米科學和納米技術領域。
• 將納米範圍的那些與微觀範圍的那些區分開來。
• 了解電子和能量轉移的基本理論。

這是一門實踐課程，它展示了為什麼程式設計在解決生物學問題的背景下是一個強大的工具。在課程中，參與者將學習 Python 程式設計語言，這種語言被廣泛認為既強大又易於使用。這門課程可以被視為生物資訊學如何改善生物學家生活的示範。

該課程是為沒有計算機科學背景但想學習程式設計的人設計的。

本課程適合：

• 處理生物數據的研究人員。
• 想要學習如何自動執行日常任務和分析數據的科學家。
• 想要了解程式設計如何改進工作流程和開展項目的經理。

在課程結束時，參與者將能夠編寫簡短的程式，這將使他們能夠操縱、分析和處理生物數據，並以圖形格式呈現結果。

本課程旨在讓研究人員了解統計設計與分析的原則，以及這些原則在各種科學學科研究中的相關性。

課程涵蓋一些概率與統計方法，主要通過範例進行講解。本培訓包含約30%的講座，70%的指導性測驗與實驗。

在封閉課程的情況下，我們可以根據特定領域（如心理學測試、公共部門、生物學、遺傳學等）調整範例與教材。

在公開課程的情況下，則使用混合範例。

雖然本課程中使用多種軟體（如Microsoft、Excel、SPSS、Statgraphics等），但其主要重點在於理解引導研究、推理與結論的原則與流程。

本課程可以作為混合課程提供，即包含家庭作業與任務。