问题：2016年中国代谢组学暨多元变量统计分析培训班（第十期）开班在即，报名从速！
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时间：2016-02-15 14:16:25 编辑加入/取消收藏订制/取消短消息举报该贴

2016中国代谢组学暨多元变量统计分析培训班第十期
Training course of Metabolomics & MVDA in China，2016（10th）

时间：2016.4.12-2016.4.19 语言：中文
主办单位：Biotree中国、Umetrics瑞典
培训地址：上海.中国
官方网址：http://study.biotree.cn/

代谢组学（Metabolomics）是继基因组学和蛋白质组学之后的最新组学技术之
一，近十年来，代谢组学迅速发展并渗透到众多领域，目前在疾病诊断、病理研
究、新药开发、药物毒理学、植物、营养学等与人类健康和疾病密切相关的领域
有着广泛的应用，是系统生物学的重要组成部分。
由中国上海阿趣生物科技有限公司（Biotree），MKS Umetrics联合主办的“第
十期中国代谢组学暨多元变量统计分析培训班”将在2016年4月12日-19日于上海
举行，届时我们会邀请一些国内外代谢组学领域的知名专家和教授，对代谢组学
技术的发展，国际上哪些先进经验可以借鉴，国内代谢组学发展碰到的问题，如
何借助代谢组学技术为科研成果转化提供有力支持等一系列现实的问题进行深入
的探讨。同时我们邀请一些奋战在代谢组学一线的资深技术老师对代谢组学的样
本提取、试验检测、质量控制、数据分析及处理等进行深入浅出的讲解与培训。
另外，我们还邀请MKS Umetrics知名专家，对多元变量统计分析进行高阶培训。
通过最新的多元变量技术，您将学习到如何更高速、自信地解释、处理复杂的数
据。发现在数据中奥秘，学习如何建立可靠的预测模型，并将数据转化为决策。
我们鼓励您带着您的数据参与课程教授、实体演练和实际操作，从而确保快速得
到与您的需求相关和可利用的结果。

代谢组学培训班内容（4月12日-13日）：
√基于质谱的代谢组学应用
√代谢组学与药物代谢
√脂质组学介绍
√LC-MS在代谢组学中的应用和数据分析解析
√GC-MS在代谢组学中的应用和数据分析解析
√NMR在代谢组学中的应用和数据分析解析
√多元变量统计分析（MVDA）解析及上机实践
√层次聚类及代谢通路分析解析

MVDA for Omics （4月14日-15日）：
√多元变量统计分析(MVDA)介绍
√什么是主成分分析？
√SIMCA软件演示
√PCA的应用
√SIMCA14软件上机实践
√多元变量统计分析回归技术
√判别分析的介绍
√OPLS-DA,找寻Biomarker的利器
√S-Plot和SUS-plot的作用
√模型结果验证
√上机实战
√学员自带数据分析讨论

MVDA for General（4月18日-19日）：
√多元变量统计分析(MVDA)介绍
√什么是主成分分析(PCA)？
√MVDA与PCA的必要性
√PCA对数据表的概述，PCA的价值
√SIMCA14 软件上机实践
√关注OPLS
√关于PLS和OPLS模型的诊断和验证
√根据X变量参数预测响应变量Y
√OPLS的应用以及价值
√模型结果的验证
√上机实战
√学员自带数据分析讨论

培训注册：（官网在线注册或邮箱报名：marketing@biotree.cn，报名截止日
期：2016年4月10日）
代谢组学培训班（4月12日-13日）：（包括学费、资料费、上机费、午餐及欢迎
晚宴）
1.注册费：General 3000元/人；Student 2500元/人
2.多人优惠：两人注册优惠价9折、四人及以上优惠价8折；
3.本培训人数限制为100人，报满截止，不接受现场报名缴费；
4.由于大班授课，座位按照注册付款先后排列，敬请谅解！

多元变量统计分析培训班：（包括学费、资料费、上机费、午餐及欢迎晚宴，另
外赠送一次学习巩固机会）
MVDA for Omics（4月14日-15日）：9800元/人。
MVDA for General（4月18日-19日）：9800元/人。
1.注册截止日期为2016年4月10日，及早注册价格(2016年3月10日前到款)：8800
元/人
2.本培训小班授课，人数限制为20人，报满截止，不接受现场报名缴费。
3.温故而知新，特赠送一次复习机会，包您学会掌握（仅限本人使用）！

注：
1. 报名截止日期为：2016年4月10日（不接受现场报名缴费）
2. 银行账号：
户名：上海百趣生物医学科技有限公司
账号：435163875813
开户行：中国银行股份有限公司上海市国定路支行
注：汇款时请务必注明学员姓名、单位。
汇款后将汇款凭据扫描电子版发送至邮箱marketing@biotree.cn，以确保汇款安
全到账。

回复人：biotree123,▲ (希望更多的大数据分析的简便方法) 时间：2016-02-15 14:17:33 编辑	1楼

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