白蟻轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)

第1章 白蟻品級(jí)分化和發(fā)育
1.1 白蟻品級(jí)的類型及外部形態(tài)
1.1.1 工蟻
1.1.2 兵蟻
1.1.3 生殖蟻
1.2 品級(jí)分化途徑
1.3 生殖蟻、工蟻和兵蟻的性腺發(fā)育
1.3.1 生殖蟻、工蟻和兵蟻的卵巢發(fā)育
1.3.2 生殖蟻、工蟻和兵蟻的卵子發(fā)生
1.3.3 生殖蟻、工蟻和兵蟻的精巢發(fā)育
1.3.4 生殖蟻、工蟻和兵蟻的精子發(fā)生
1.4 工蟻向生殖蟻轉(zhuǎn)化的可塑性
1.4.1 工蟻向生殖蟻轉(zhuǎn)化的發(fā)育途徑
1.4.2 工蟻向生殖蟻轉(zhuǎn)化的卵巢發(fā)育及卵子發(fā)生
1.4.3 工蟻生殖可塑性的分子機(jī)制
第2章 原始數(shù)據(jù)的處理
2.1 原始數(shù)據(jù)的概覽
2.2 原始數(shù)據(jù)的過(guò)濾
2.3 原始數(shù)據(jù)的組裝
2.3.1 從頭組裝軟件：Trinity
2.3.2 使用Trinity對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行組裝
2.3.3 用iAssembler處理欠拼接問(wèn)題
2.4 獲得蛋白編碼序列（CDS）
2.4.1 CDS基礎(chǔ)介紹
2.4.2 用transdecoder預(yù)測(cè)ORF
2.4.3 使用diamond建立索引
2.4.4 進(jìn)行氨基酸序列比對(duì)和核酸序列比對(duì)
2.4.5 用hmmer進(jìn)行基于hmm的蛋白數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)
2.4.6 用TransDecoder.Predict預(yù)測(cè)CDS
2.5 使用biowtie2和samtools獲得原始計(jì)數(shù)
2.5.1 獲取原始計(jì)數(shù)流程簡(jiǎn)介
2.5.2 代碼實(shí)例
2.6 使用emapper進(jìn)行注釋
2.6.1 關(guān)于emapper和eggnog
2.6.2 代碼實(shí)例
2.7 溫故而知新
第3章 組間差異基因分析
3.1 使用DESeq2包篩選差異基因
3.1.1 安裝R包
3.1.2 導(dǎo)入原始計(jì)數(shù)文件
3.1.3 使用DESeq2包
3.1.4 篩選結(jié)果
3.2 創(chuàng)建自己的物種注釋包
3.2.1 導(dǎo)入注釋表格
3.2.2 創(chuàng)建unigene到GOID的映射表格
3.2.3 創(chuàng)建unigene到KOID的映射表格
3.2.4 生成注釋包
3.3 表達(dá)量顯著差異基因富集分析
3.3.1 表達(dá)量顯著差異基因的GO富集
3.3.2 GO的基因集富集分析（gsea）
3.3.3 表達(dá)量顯著差異基因的KEGG富集
3.3.4 KEGG的基因集富集分析（gsea）
第4章 構(gòu)建分類模型
4.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)集
4.1.1 計(jì)算rpkm
4.1.2 根據(jù)gsea結(jié)果篩選GOID
4.1.3 構(gòu)建表達(dá)量數(shù)據(jù)集
4.2 隨機(jī)森林
4.3 支持向量機(jī)
4.3.1 尋找合適的參數(shù)
4.3.2 構(gòu)建svm模型
4.4 KNN
4.5 判別分析
4.5.1 線性判別lda
4.5.2 非線性判別qda
4.6 梯度提升機(jī)
4.6.1 安裝H2O包
4.6.2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
4.6.3 構(gòu)建GBM模型
4.6.4 搜索合適的參數(shù)來(lái)改善模型
4.7 深度學(xué)習(xí)（基于H2O包）
4.7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
4.7.2 激活函數(shù)
4.7.3 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.7.4 超參數(shù)搜索
第5章 基于Keras的深度學(xué)習(xí)
5.1 Keras簡(jiǎn)介
5.2 再次處理數(shù)據(jù)集
5.3 用Keras構(gòu)建 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.3.1 搭建一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)模型
5.3.2 了解你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層
5.3.3 編譯模型
5.3.4 訓(xùn)練模型
5.3.5 使用模型來(lái)預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)集
5.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4.1 認(rèn)識(shí)卷積層
5.4.2 池化操作
5.4.3 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.4.4 改變數(shù)據(jù)格式
5.4.5 訓(xùn)練模型
5.5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
5.5.2 使用一個(gè)簡(jiǎn)單的RNN
5.5.3 LSTM和GRU
5.6 一維卷積
5.7 深度可分離卷積
5.8 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.9 函數(shù)API
5.9.1 函數(shù)API簡(jiǎn)介
5.9.2 利用函數(shù)API構(gòu)建多輸入模型
5.9.3 在訓(xùn)練中加入Tensorboard
5.10 將新數(shù)據(jù)用于qda和GBM模型
5.10.1 qda
5.10.2 GBM模型
參考文獻(xiàn)