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科研狗如何直接使用ChatGPT搞科研？
【面上项目】
mRNA异常可变剪接在肝癌中的作用及调控机制
以下是ChatGPT做的研究思路与方案
一、研究背景
肝癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均居高不下。虽然目前已有多种治疗手段，但肝癌的治疗效果仍不尽如人意。因此，寻找肝癌的新治疗靶点和治疗策略是当务之急。
可变剪接是指在转录后期，mRNA前体分子中的外显子和内含子之间发生剪接，从而产生不同的mRNA剪接异构体。在正常情况下，可变剪接是细胞内基因表达的重要调控机制之一。然而，在肝癌等恶性肿瘤中，可变剪接异常活跃，导致mRNA剪接异构体的产生和表达失调，从而影响肿瘤的发生、发展和治疗效果。
二、研究意义
肝癌的发生和发展是一个复杂的过程，涉及多种基因和信号通路的异常表达和调控。近年来，越来越多的研究表明，可变剪接在肝癌中的异常活跃是肝癌发生和发展的重要机制之一。因此，深入研究可变剪接在肝癌中的作用及其调控机制，对于揭示肝癌的发生和发展机制，寻找新的治疗靶点和治疗策略具有重要意义。
三、研究内容
本研究将以肝癌组织和正常组织为研究对象，通过RNA测序技术分析肝癌组织和正常组织中可变剪接的异构体表达谱，筛选出与肝癌发生和发展相关的可变剪接异构体。同时，通过生物信息学分析和实验验证，探究可变剪接在肝癌中的调控机制，揭示其与肝癌发生和发展的关系。最后，通过体内和体外实验验证，评估可变剪接在肝癌治疗中的潜在价值。
四、研究预期成果
本研究预期通过RNA测序技术分析肝癌组织和正常组织中可变剪接异构体表达谱，筛选出与肝癌发生和发展相关的可变剪接异构体，并探究其调控机制。同时，本研究还将评估可变剪接在肝癌治疗中的潜在价值。预计本研究的成果将有助于揭示肝癌发生和发展的机制，寻找新的治疗靶点和治疗策略，为肝癌的治疗提供新的思路和方法。
Python生物信息从入门到进阶研讨会
2023年4月7-9日 线下班与腾讯会议
培训时间：2023年4月7-9日，1日晚上有预备课。
培训地点：线下班（深圳清华大学内）与腾讯会议
地点：腾讯会议网络会议室
主办方：上海循掘生物科技中心
收费标准：
3800元/人， 注册费包含教材、但不包括住宿费和晚餐。
优惠措施：提前报名并付费可以提前拿到学习资料
3人组团，每人优惠100元，4人组团，每人优惠200元
6人组团，可免一人注册费（即只交5个人的费用）
参加复听的学员，每人只需交600元费用（可以这次一起向单位多申请600元）
付款方式：
A：银行转账
账户名称：上海遐锦生物科技有限公司
账户号：31050179400000001610
开 户 行：中国建设银行上海马陆支行
B：支付宝转账
收款人：yonghong1028@126.com 户 名:金永红
C：公务卡微信支付
报名方式：
以下为详细日程：
Python学习班课程安排 | |||
日期 | 时间 | 主要内容 | 详细内容 |
备课 | 19:00-20:30 | 软件安装 | Git、Atom、Python安装 |
第一天上午 | 9:00-10:30 | 计算机语言基本介绍 | 计算机语言介绍、不同语言比较、Python的优缺点、Github介绍 |
程序的组织与写作、Git介绍 | |||
基本数学计算、变量、字符、文字 | |||
交互式输入与输出、上载与下载文件 | |||
10:30-10:45 | |||
10:45-12:00 | 计算机语言数据结构与逻辑教学 | 交互式输入与输出、上载与下载文件 | |
循环与逻辑 | |||
数据结构：序列和字典 | |||
12:00-13:00 | 午休时间 | ||
第一天下午 | 13:00-15:30 | 编程基本讲解与Python软件包教学 | 面向对象编程 |
模块、类与对象 | |||
Python软件包，如何制作并使用 | |||
Debugging、自测试 | |||
15:30-15:45 | |||
15:45-18:00 | 基本程序写作及网络数据挖掘写作 | Python统计计算，均值、方差、t统计、p值、pdf和cdf统计分布图 | |
基本网络数据挖掘写作 | |||
第二天上午 | 9:00-10:30 | Matplotlin软件包及实操（一） | Matplotlin软件包介绍 |
现状图、柱形图、散点图、 | |||
轮廓图、图像保存 | |||
一般图像的输入、输出 | |||
10:30-10:45 | 休息 | ||
10:45-12:00 | Matplotlin软件包及实操（二） | 矩阵基础、数字图像是什么？ | |
基本图像数字处理、平移、缩放、旋转 | |||
Affine转化、图像切割、多图绘制 | |||
12:00-13:00 | 午休时间 | ||
第二天下午及晚上 | 13:00-15:30 | Numpy软件包介绍及实操（一） | Numpy软件包介绍、数组属性 |
创建数组、数值性质、切片索引 | |||
高级索引 | |||
15:30-15:45 | 休息 | ||
15:45-18:00 | Numpy软件包介绍及实操（二） | 广播、数组迭代 | |
数组操作、位运算、字符串函数 | |||
数学函数、统计函数、基础统计介绍 | |||
矩阵库、线性代数运算 | |||
18:00-19:00 | 晚饭及休息时间 | ||
19:00-22:00 | mxnet软件包介绍及实操 | 线性神经网络、softmax回归 | |
图像分类MNIST | |||
多层感知机 | |||
深度学习计算，卷积神经网络 | |||
第三天上午 | 9:00-10:30 | Pandas软件包介绍及实操 | Pandas软件包介绍 |
选择数据、设置值处理、数据丢失、合并出图 | |||
全基因组sgRNA数据的分析、sgRNA序列提取、GC含量、sgRNA位置信息提取、sgRNA序列比对 | |||
10:30-10:45 | 休息 | ||
10:45-12:00 | Biophython软件包介绍及实操 | 基因序列管理、比对 | |
DNA序列转录、翻译 | |||
多序列比对、序列输入输出 | |||
Nibabel软件包及实操 | Nibabel软件包介绍 | ||
磁共振MRI数据读取 | |||
矩阵提取、结果可视化、运动矫正、线性回归 | |||
磁共振MRI数据读取 | |||
12:00-13:00 | 午休时间 | ||
第三天下午 | 13:00-15:00 | Scikit learn软件包及实操 | 矩阵提取、结果可视化、运动矫正、线性回归 |
线性回归 | |||
分类、无监督 | |||
数据降维、数据预处理、PCA、K-means、支持向量机SVM、决策树 | |||
15:00-15:15 | |||
15:15-17:00 | Tensorflow深度学习介绍 | 卷积、正向反向传播、优化器、损失函数、池化、BN | |
LeNet, AlexNet, VGGnet, Inception, ResNet网络介绍与应用 | |||
图网络与超图网络介绍 | |||
备注：务必自带电脑，要求windows系统，有大于50G可用内存。学习班可提供安装包 | |||
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