Anuncio de beneficios: para responder a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, después de la discusión y preparación por parte del equipo de capacitación de Yishengxin, el curso en línea/fuera de línea " Análisis avanzado de transcriptomas y visualización de datos R " ahora está organizado del 15 al 17 de septiembre. 2023 (los cursos en línea son transmisión en vivo en tiempo real de clases fuera de línea a través de conferencias Tencent, interacción en tiempo real y reproducción de video grabado, visualización ilimitada). Los profesores que se inscriban en clases en vivo en línea pueden optar por asistir a una clase fuera de línea del mismo curso dentro de los 365 días . Esperamos conocerte tanto en línea como fuera de línea.
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Hora de inicio del curso en línea/fuera de línea de Amplicon: 2023/10/13-2023/10/14
Enlace de registro: http://www.ehbio.com/Training/
El análisis del transcriptoma es una de las tecnologías de análisis de secuenciación de alto rendimiento más utilizadas. El diseño común es comparar diferentes muestras, encontrar genes diferenciales, genes marcadores, genes covariantes , empalme diferencial y nuevas transcripciones, y realizar visualización de resultados , anotaciones funcionales y análisis de redes .
El análisis de secuenciación del transcriptoma también está relativamente maduro: desde la extracción de ARN, la construcción de bibliotecas, la secuenciación en máquina hasta el análisis de resultados, puede realizarlo usted mismo o en una empresa profesional.
En resumen, el proceso de análisis del transcriptoma es relativamente sencillo, 序列比对- 转录本拼接 (可选)- 表达定量- 差异基因- 功能富集- 定制分析. Todo el vínculo es claro y fluido, lo que puede utilizarse como una de las tecnologías más adecuadas para el contacto inicial con el aprendizaje secuencial de alto rendimiento.
Pero la clave y la dificultad radica en comprender cómo se realizan estos procesos, a qué se debe prestar atención, cómo interpretar los resultados y cómo hacer un análisis de seguimiento. Estos sólo pueden entenderse si lo ha hecho usted mismo. Y después de entender uno, será mucho más fácil hacer otros tipos de análisis.
La parte importante del diseño experimental es el control y al menos 3una repetición biológica, y elegir el rendimiento de secuenciación adecuado. Se requiere que el valor ENCODEentre repeticiones sea mayor que (el coeficiente de correlación de repeticiones biológicas con antecedentes genéticos inconsistentes debe ser mayor que ). Cuantificar la expresión génica y evaluar la similitud de los perfiles transcripcionales requiere sólo una profundidad de secuenciación moderada; mientras que estudiar nuevas transcripciones y empalmes alternativos requiere una secuenciación más profunda; en términos generales, la profundidad de secuenciación de bibliotecas largas de RNA-seq es suficiente (si se mide PE150, se convierte en base La base es 6G-9G).Spearman correlation0.90.8可用reads20-30 million
Otra cosa a la que hay que prestar atención es el efecto por lotes de la secuenciación, para garantizar que sus propias muestras se procesen al mismo tiempo, se extraiga el ARN al mismo tiempo y se construyan y secuencian bibliotecas en la máquina al mismo tiempo. Aunque no siempre podemos controlar estos enlaces, debemos registrar el tiempo de operación y los lotes correspondientes y, finalmente, llevar a cabo con los parámetros relevantes del experimento al dibujar el mapa de expresión (use el mapa de calor simplificado que presentamos o la关联展示 versión mejorada del herramienta de dibujo en línea gratuita de alto valor para ~~~ ), para garantizar que los resultados no se vean afectados por los lotes procesados en el experimento. Un artículo planificado que compara la similitud de los perfiles de expresión en diferentes tejidos humanos y de ratón dio como resultado que las muestras se agruparan por especies en lugar de por tejido, lo que es inconsistente con la conservación de las vías de desarrollo que se pensaba anteriormente. Más tarde se descubrió que era el fantasma del lote de secuenciación. Después de corregir el efecto del lote, los perfiles de expresión se agruparon por tejido en lugar de por especie ( identificación y procesamiento de efectos de lote en resumen y actualización de series de datos de alto rendimiento ).ENCODE
Por lo general, no es necesario operar el enlace de secuenciación por uno mismo y las empresas de secuenciación son muy maduras, pero es necesario conocer el principio de secuenciación . Esto afectará la selección de parámetros en análisis posteriores, como saber cuál es el tamaño del inserto , qué es la secuenciación específica de hebra , cuál es la secuencia del adaptador , cómo medir la secuenciación de extremos emparejados, etc.
Una vez que se obtienen los datos, implica la transferencia de datos y la evaluación de la calidad (también cómo descargar datos de bases de datos públicas) y la conversión del formato de archivo. Algunas referencias en interpretación del formato FASTQ y evaluación de calidad . La importancia de la evaluación de la calidad es evaluar el éxito de la construcción y secuenciación de la biblioteca desde la perspectiva de la calidad de la secuencia y guiar la eliminación de adaptadores y bases de baja calidad. El rigor del control de parámetros en este paso afectará la comparación posterior y también se verá afectado por las herramientas seleccionadas para el análisis posterior. La base para estas tareas es un cierto conocimiento del sistema Linux .
39 herramientas de análisis del transcriptoma, 120 evaluaciones combinadas (qué herramienta de análisis del transcriptoma es más potente) describen cómo seleccionar y evaluar herramientas de alineación apropiadas, herramientas de ensamblaje de secuencias, herramientas cuantitativas y herramientas de análisis diferencial. Vale la pena leerlo detenidamente antes de entrar en el análisis formal. Además, hay varios artículos de evaluación similares, que se pueden leer juntos, para que la selección y el uso de herramientas en el análisis posterior sean más útiles.
Los artículos de comparación de herramientas generalmente solo le dicen lo que hizo, no por qué lo hizo, y cada paso está subdividido y hay muchos pequeños detalles a los que debe prestar atención. Por ejemplo, en el enlace de comparación, incluirá: diferentes muestras Cómo elegir el genoma apropiado y los archivos de anotación , qué software admite la comparación de lecturas de Junction, qué tipo de tasa de alineación es apropiada, cuál es la calidad de la alineación, si el ARN se degrada o tiene preferencia de selección durante la secuenciación y cuál es el saturación de la espera de secuenciación.
Es posible que esto no se refleje en el resultado final, pero son todas las cosas que se deben hacer para garantizar la confiabilidad de los resultados posteriores. El premio Nobel de 2002 Sydney Brenneradvirtió sobre el análisis de datos Garbage in, Garbage out. El software está inactivo y el resultado se puede obtener si se proporciona la entrada en el formato correcto, pero si el resultado es correcto o no depende de la experiencia humana para juzgar.
En la etapa posterior de identificación diferencial de genes, todavía hay casos en los que el FPKMvalor se convierte en un número entero y luego se envía DESeq2para análisis. El software no informa ningún error, pero el resultado es incorrecto . O puede ejecutar DEseq2el análisis siguiendo el tutorial, pero no sabe cómo comenzar con sus propios datos ( análisis genético diferencial DESeq2 y eliminación del efecto por lotes ). Estos problemas requieren prueba y error continuo en el proceso de práctica, leyendo más artículos y tutoriales para corregirlos paso a paso.
Responda el cuestionario para ver cuánto entiende.
Preguntas del test transcriptoma de 120 puntos (primera respuesta)
Preguntas del test transcriptoma de 120 puntos (segunda respuesta)
Preguntas del test de transcriptoma de 120 puntos (tercera respuesta)
Por supuesto, este es un proceso que requiere mucho tiempo y trabajo, entonces, ¿existe una mejor manera?
Este es el número 21 de Análisis avanzado de transcriptomas y visualización de datos R.
(Algunos videos se pueden ver gratis en el espacio Bilibili: https://www.bilibili.com/video/BV1rD4y1272a)
Según las 20 capacitaciones de transcriptoma anteriores, el contenido del curso de transcriptoma es maduro y puede aprender la mayor cantidad de conocimientos en el menor tiempo.
La capacitación anterior se centró en el análisis del proceso anterior. Esta vez, se han realizado ajustes. El análisis del proceso organiza un marco claro de entrada y salida, scripts de proceso empaquetados y atención de parámetros, y operaciones prácticas rápidas desde la fuente. El enfoque se ajusta al análisis y mapeo personalizados posteriores , que involucran análisis GO común, análisis de conglomerados de transcriptoma unicelular, análisis de enriquecimiento GSEA de muestras pareadas y muestras de series temporales, análisis de redes regulatorias combinado con predicción de motivos y factor de transcripción ChIP, personalización de dibujo de gráficos. , análisis de enriquecimiento mediante Cytoscape, visualización de redes y vías reguladoras, detección y visualización de genes diana, análisis de redes de coexpresión ponderada WGCNA, aprendizaje automático, red de ARNce.
Cada parte proporciona un mapa mental claro para una fácil comprensión de las entradas, salidas, comandos, parámetros y precauciones.
En el futuro, nuestro grupo de capacitación también brindará servicios de cooperación de dibujo de gráficos gratuitos a largo plazo , compartirá el código de dibujo con usted y aprenderán juntos.
El vigésimo primer análisis avanzado del transcriptoma y visualización de datos R comenzará en línea el Describirá sistemáticamente el proceso de análisis del transcriptoma basado en y sin alineación, desde datos sin procesar hasta la matriz de expresión, genes diferenciales, empalme alternativo, análisis de enriquecimiento, red de coexpresión ponderada, análisis de rutas, mapeo visual, ceRNA, aprendizaje automático y una serie de operaciones comunes, tanto en teoría como en práctica.
(Visite el enlace: www.ehbio.com/Training para inscripción temprana)
Esquema del curso
Lea la introducción del curso en detalle. Si domina todo el contenido siguiente, no es necesario que asista a esta capacitación.
Cada clase tiene un tema de 1 hora, combina teoría con práctica, principios de aprendizaje y operaciones prácticas. Es todo el intercambio desinteresado de años de experiencia, procesos y códigos por parte de conductores veteranos. Lo guiará para comenzar rápidamente, ahorrar valiosos tiempo y ayudar a que los resultados de la investigación científica se produzcan lo antes posible.
El siguiente es el cronograma del curso. Este curso tiene un total de 3 días, 6 clases por día y un total de 18 clases. Todos los cursos se combinan con teoría y práctica (siempre que las conferencias sean todas análisis que se puedan aprender y realizado por usted mismo). Por ejemplo, 11 representa la primera clase el primer día, 26 representa la sexta clase el segundo día y 41 representa las preguntas y respuestas irregulares en video centralizadas en línea después de dos semanas y las preguntas y respuestas permanentes en el grupo de discusión de seguimiento.
Este curso es el número 13. Después de 12 iteraciones y actualizaciones, todo el proceso está relativamente maduro y puede aprender la mayor cantidad de conocimientos en el menor tiempo. En 3 días, el conductor veterano lo llevará por el difícil camino que requiere 3 meses o incluso 1 año de autoestudio, ayudándolo a jugar realmente con el análisis del transcriptoma y optimizar el plan de análisis de acuerdo con los antecedentes de su tema. (El contenido y el orden del curso se ajustarán ligeramente cada vez, con diferentes puntos de prueba. Código pesado, operación liviana)
| número de serie | contenido | Introducción |
|---|---|---|
| 01 | Vídeo de aprendizaje de los conceptos básicos de Linux | Vídeos de aprendizaje disponibles después del pago por adelantado |
| 02 | Conceptos básicos de aprendizaje por vídeo de R | Vídeos de aprendizaje disponibles después del pago por adelantado |
| 03 | Instalación de software | Vídeo de instalación proporcionado después del pago por adelantado |
| 04 | pagar en completo | Proporcionar todos los vídeos para obtener una vista previa |
| 11 | Descripción general del transcriptoma | Diseño de transcriptomas , aplicación, efectos por lotes , etc. |
| 12 | Introducción al flujo de trabajo del análisis del transcriptoma | Conferencia sobre proceso de análisis basado/no comparación. |
| 13 | Combate Cuantitativo del Salmón | Cuantificación directa de la expresión de genes y transcripciones sin alineación. |
| 14 | Análisis diferencial de genes. | Análisis diferencial de genes multigrupo DESeq2 , mapa de calor, mapa de volcanes |
| 15 | Análisis y visualización de enriquecimiento GO. | Diagrama de burbujas , mapa de calor, diagrama de red, diagrama de cuerdas |
| dieciséis | Análisis y visualización del enriquecimiento GSEA. | Series Agrupadas y Temporales GSEA |
| 21 | Introducción al principio de secuenciación de segunda y tercera generación. | Proceso y precauciones de construcción y secuenciación de la biblioteca. |
| 22 | Datos brutos comparados con el genoma | Alineación y cuantificación de STAR. |
| 23 | Genes diferenciales basados en recuento. | Identificación y eliminación del efecto por lotes |
| 24 | Configuración del entorno transcriptoma en Linux | Instalación y configuración del software Conda. |
| 25 | Visualización de datos del navegador del genoma. | IGV presenta comparación de lecturas, electroferograma, Sashimiplot |
| 26 | Transcripción Asamblea StringTie | Análisis de empalme alternativo rMATS (opcional, lección en video) |
| 31 | Dibujo de gráficos comunes e interpretación de artículos. | Illustrator crea una placa estándar CNS (lección en vídeo) |
| 32 | Coexpresión ponderada del gen WGCNA | Análisis de red y asociación de rasgos. |
| 33 | Identificación de lncRNA no codificante | Análisis de ceRNA (selección de regulación del gen miRNA-lncRNA, lección en video) |
| 34 | Sin análisis de transcriptoma de referencia. | Selección de anotaciones de ponche de huevo de ensamblaje Trinity |
| 35 | Análisis de regulación transcripcional. | red reguladora transcripcional |
| 36 | Identificación de genes marcadores. | PCA , bosque aleatorio |
| 41 | Preguntas y respuestas: en línea | Preguntas y respuestas, conferencias sobre el contenido del examen. |
La breve introducción del contenido del curso es la siguiente:
Construcción de plataforma de análisis de transcriptomas.
Plataforma de servidor: una computadora sin software es solo un montón de chatarra, y un servidor sin un sistema de análisis de transcriptoma no tiene nada que ver con su análisis de datos. Si desea crear un proceso completo de análisis del transcriptoma, los recursos en Internet están dispersos y son escasos. El equipo de Yishengxin compartirá años de experiencia en la exploración de software excelente y habilidades de diseño, y compartirá todos los códigos fuente , lo que le permitirá implementar rápidamente varios componentes en los que se basa el proceso de análisis de grupos focales en los principales sistemas de servidor Linux (Ubuntu 16/18.04, CentOS7 y otras distribuciones principales) Diez software de uso común, cientos de paquetes dependientes de R y Python, y es fácil poseer una plataforma de análisis profesional.
Plataforma de computadora personal: los llamados big data de secuenciación de alto rendimiento se refieren a grandes volúmenes de datos sin procesar y procesos de análisis, que requieren muchos recursos informáticos, pero los archivos de resultados no son grandes. Por lo general, el análisis del transcriptoma obtendrá tablas de expresión genética de muestra, nuevas transcripciones y genes no codificantes. Estas tablas son el punto de partida para el análisis posterior, el análisis avanzado y el análisis de la personalidad. La mayor parte del trabajo se puede realizar en nuestros cuadernos, pero muchos gente que no sé cómo empezar.
De hecho, su computadora personal es una poderosa herramienta para el análisis estadístico de la tabla de datos (matriz de abundancia). El equipo de Yishengxin ha implementado de manera única un proceso de análisis multiplataforma. La mayor parte del análisis de estadísticas y visualización del transcriptoma se puede realizar fácilmente en la computadora portátil de Windows de todos. El curso lo llevará a construir fácilmente una plataforma de visualización y análisis estadístico para tablas de datos en su propios portátiles., optimizados y probados en base al Win10 más convencional actual, convirtiendo el portátil en una plataforma de visualización y análisis de datos en segundos.
Conocimientos básicos de biometría.
Con la plataforma de análisis de bioinformación, aún es necesario aprender algo único sobre cómo utilizarla de manera flexible. Lo más importante en el siglo XXI son los talentos, lo mejor es que los talentos dominen tres idiomas, lo que te hará invencible en la vida y es un talento indispensable en cualquier equipo. Estos tres idiomas son el chino, el inglés y el lenguaje informático . El chino se usa en la escuela todos los días, el inglés ha estado en contacto con médicos durante al menos 10 años y se puede usar para leer y escribir literatura. En cuanto a los lenguajes de programación, todos han aprendido Visual Basic, Visual Foxpro o C en la universidad. , pero pueden usarlo en el trabajo. Las aplicaciones son absolutamente raras. Es más, estos lenguajes son muy ineficientes en el campo de las ciencias biológicas y no se recomienda su aprendizaje.
Los tres lenguajes más utilizados en la carta del estudiante son Shell + R + Python/Perl. Los dos primeros son la base. Los biólogos deben dominar los conocimientos básicos de Shell y R para asegurarse de que puedan completar el análisis del proyecto. En la clase, explicaremos los conocimientos básicos de Shell y el lenguaje R que los biólogos deben dominar al mismo tiempo, para garantizar que puedan utilizar la plataforma de análisis transcriptoma de manera eficiente y estable, y asegurar las habilidades necesarias para el análisis de big data y su posterior visualización. a la etapa de publicación. Proporcionamos un vídeo de aprendizaje para obtener una vista previa con antelación.
Cuando dediques unas horas a entrar por la puerta del análisis y la visualización de big data, descubrirás un mundo completamente nuevo. Muchas personas sentirán que es demasiado tarde para conocerse, enamorarse del análisis y tomar el carril rápido de la vida a partir de ese momento. Incluso si no está interesado en la programación, los conceptos utilizados aquí definitivamente lo beneficiarán de por vida, obtendrá el doble de resultado con la mitad de esfuerzo en futuros análisis relacionados y será mejor que otros. Además, ahora incluso los estudiantes de primaria están aprendiendo Python y, si no, los niños no podrán cuidarlo.
(Si la base es débil, después del registro y pago exitosos, puede recibir lecciones básicas del programa de forma gratuita , hacer los preparativos y dejar que el programa se convierta en nuestra poderosa herramienta en lugar de un obstáculo para aprender nuevos conocimientos ).
Temas de interpretación y dibujo de gráficos
En vista del hecho de que muchos maestros carecen de una base sistemática en información de la vida, no comprenden los cuadros de los artículos analíticos y no pueden dibujar varios cuadros, durante la capacitación, explicaremos con más detalle los principios y principios de 16 comúnmente Se utilizan gráficos de análisis en combinación con artículos publicados de alto nivel. El alcance de uso le permite no solo comprender el diagrama, sino también saber cómo aplicarlo a su propia investigación y completar fácilmente el dibujo usted mismo.
Teniendo en cuenta el alto costo del tiempo de aprendizaje para dibujar en lenguaje R, el equipo de Yishengxin ha desarrollado un sitio web de dibujo gratuito para 16 diagramas de uso común . Se pueden realizar dibujos con un solo clic y el estilo individual de los gráficos se puede modificar haciendo clic en los parámetros. con el ratón.
La publicación de resultados es una parte indispensable del proceso de investigación científica y la visualización gráfica es indispensable para publicar los resultados. Que el diseño del gráfico del artículo sea ordenado, estandarizado, coordinado y enfocado también contribuye mucho a la publicación de un artículo. La modificación y composición tipográfica de los gráficos publicados de los artículos presentados anteriormente impartió conferencias sobre algunas operaciones de edición gráfica y composición tipográfica. Esta capacitación también practicará todo el proceso y las precauciones desde los gráficos originales hasta la modificación de detalles, la composición tipográfica y la publicación.
Análisis avanzado del transcriptoma
Análisis de coexpresión del gen WGCNA, gen WGCNA, análisis de asociación de fenotipo
Cytoscape mapea ARNce, regulación transcripcional y redes de interacción proteína-proteína
Minería de literatura y minería de bases de datos Visualización de interacciones genéticas
Análisis personalizado de GO/GSEA (agrupación general, forma de cantidad y series temporales)
Aplicación, diseño y uso compartido de casos del transcriptoma.
El análisis del transcriptoma es de rutina y la base para el análisis introductorio de secuenciación de alto rendimiento. Esta parte cubre la aplicación de toda la tecnología de secuenciación de alto rendimiento. Los principios experimentales de la tecnología de secuenciación de alto rendimiento incluyen rendimiento de secuenciación , lotes de secuenciación y principios de secuenciación .
Introducción a las técnicas de investigación en transcriptómica
Principios y precauciones del diseño y secuenciación de experimentos de transcriptómica.
Proceso de secuenciación y análisis de principios de segunda y tercera generación.
Estudio de caso del artículo sobre transcriptómica
Base de datos de recursos de expresión genética en línea
Proceso de análisis del transcriptoma en la práctica.
Evaluación del flujo de trabajo del análisis del transcriptoma.
Secuenciación de evaluación y limpieza de la calidad de los datos.
Análisis diferencial de genes basado en no alineación.
Análisis genético diferencial basado en alineación.
Ensamblaje de transcripciones, análisis de empalme alternativo e identificación de ARN no codificante
¿Qué puedes ganar después de estudiar este curso?
Comprender a fondo la idea básica y el proceso de análisis de los datos de secuenciación biológica.
Flujo de trabajo completo para análisis y visualización avanzados del transcriptoma
Experiencia en análisis, código y visualización de resultados a nivel de publicación aplicados a diversos campos.
Maravillosa reseña del pasado.
Los aprendices provienen principalmente de decanos, profesores, profesores asociados, institutos de investigación y estudiantes universitarios de varias universidades e institutos de investigación de China continental, así como investigadores de importantes empresas como Moutai, Wuliangye, Angel Yeast, Huawei, etc., e incluso Los chinos de ultramar que viajaron miles de millas desde el extranjero. Estados Unidos, Europa, Australia, Nueva Zelanda, Singapur y otros lugares volaron a Beijing para participar en seminarios de estudio especiales.
Conferenciante
Chen Tong, Ph.D., se graduó del Instituto de Genética y Biología del Desarrollo de la Academia China de Ciencias en 2015, con un doctorado en bioinformática. En iMeta, Cell Stem Cell (IF=23,2, primer autor y artículo de portada ), Nucleic Acids Research X 3, Protein& Cell, revistas de alto nivel como Stem Cells y Development publican artículos con el primer autor o autor principal y operan la cuenta oficial de WeChat de "Shengxin Baodian" . experiencia de aprendizaje de Células Madre.
modo de enseñanza
Los cursos en línea y fuera de línea se llevan a cabo simultáneamente, y la transmisión en vivo de la conferencia Tencent se utiliza en línea. Se grabará todo el proceso y el vídeo se podrá ver indefinidamente para su posterior visualización y aprendizaje repetidos.
Este curso se centra principalmente en explicar el proceso y el funcionamiento práctico. Adopta un método de enseñanza original de cuatro etapas. Todos los códigos empaquetados se comparten y se pueden utilizar en todas partes:
La primera etapa son 3 días de enseñanza intensiva;
La segunda etapa es la autopráctica durante 2 semanas;
La tercera fase de preguntas y respuestas en vivo en línea;
La cuarta etapa del vídeo formativo para seguir aprendiendo;
Realizar la coordinación unificada de los cuatro eslabones enseñanza-práctica-respuesta-uso.
periodo de entrenamiento
9 am a 5 pm todos los días
lugar de enseñanza
Cerca de Drum Tower, distrito de Xicheng, Beijing (1 km alrededor de la estación de metro Drum Tower).
Los cursos en línea y fuera de línea se llevan a cabo simultáneamente, y la transmisión en vivo de la conferencia Tencent se utiliza en línea. Se grabará todo el proceso y el vídeo se podrá ver indefinidamente para su posterior visualización y aprendizaje repetidos.
precio del curso
4.500 yuanes/persona por inscripción dos semanas antes del inicio del curso
El número de plazas es limitado, y el canal de inscripción se cerrará automáticamente una vez que se inscriban 40 personas en cada curso.
Proporcionar oportunidad de pasantía en tecnología genética de Yihanbo u oportunidad de trabajo
Beneficios del curso
Los asientos sin conexión se clasifican de adelante hacia atrás según el orden de registro y pago exitoso o pago anticipado (la transmisión en vivo en línea no organiza los asientos)
Gratis una copia de lecciones en video anteriores de los cursos correspondientes (http://bioinfo.ke.qq.com)
Si varias personas (N, 10>N>1) se inscriben en un grupo y pagan la tarifa al mismo tiempo, cada persona también puede deducir N-1 cien yuanes (hasta 500)
Se entregará un disco Kingston U (32G que incluye secuencias de comandos y datos de capacitación) para los cursos fuera de línea;
Los datos y guiones de entrenamiento en línea se comparten a través de archivos del grupo QQ y el contenido es exactamente el mismo que el del disco U sin conexión.
Adjunte una recomendación y comparta la información de inscripción correspondiente en Moments, y envíe la captura de pantalla a [email protected] para obtener un cupón de 200 yuanes para los cursos presenciales de Tencent (se puede dividir y usar para varios cursos)
Yishengxin lanzó varios cursos relacionados al mismo tiempo, con un descuento por inscripción consecutiva: 100 descuentos por cada uno de los 2 cursos realizados al mismo tiempo;
200 de descuento por tres cursos, 300 de descuento por 4 o más cursos.
Todos los descuentos están sujetos al cálculo final del sistema de inscripción.
Precauciones *
Debe traer su propia computadora portátil, se recomienda usar el sistema win10, 4G o más memoria (se recomienda 8G).
Todos los datos del curso de capacitación, los documentos son materiales internos, solo como referencia y no deben reproducirse para publicación sin permiso.
Está prohibido grabar y grabar videos durante la clase.
Los estudiantes que hayan pagado con éxito pueden solicitar una extensión y cambiar a una clase de capacitación de seguimiento si no pueden venir temporalmente debido a asuntos urgentes;
También puedes solicitar un reembolso
Si solicitas el reembolso 2 semanas (inclusive) antes del inicio del curso, se te reembolsará el 85% del importe;
Solicitar la devolución del 70% del importe 3 días hábiles (inclusive) antes del inicio del curso (si se ha emitido la factura, se correrá con los gastos de gestión correspondientes)
No se puede posponer y luego reembolsar.
Para una introducción más detallada de los cursos, escanee el código QR a continuación.
Yishengxin lanzó varios cursos relacionados al mismo tiempo, con descuentos por registro continuo: 200 descuentos por 2 cursos al mismo tiempo; 300 descuentos por 3 cursos y 400 descuentos por 4 cursos. ¡También se puede descontar al mismo tiempo que la compra grupal! Amplicon (proyecto de investigación preliminar) + metagenómica (alta precisión), les deseo un mayor nivel de análisis.
Copie el siguiente enlace http://www.ehbio.com/Training/ o haga clic para leer el texto original para saltar a la página de registro, conviértase en una persona indispensable en el experimento, ¡regístrese ahora!
(Si tiene alguna pregunta, escanee el código QR para realizar consultas; debido a la gran cantidad de contactos en el curso, espere pacientemente si la respuesta no es oportuna; la mayoría de los artículos también se pueden encontrar en el sitio web de capacitación o en el correo electrónico de respuesta de registro)