特典発表：学生の学習ニーズに応えるため、Yishengxinのトレーニングチームによる協議と準備を経て、アンプリコン16S分析、メタゲノミクス、Pythonコース、トランスクリプトミクスに関するオンラインライブクラスとオフライン講義を企画することが決定しました。オンライン ライブ クラスにサインアップした教師は、1 年以内に同じコースのオフライン クラスに 1 回参加することを選択できます 。オンラインでもオフラインでもお会いできるのを楽しみにしています。
現在入手可能な情報:
クリニカルゲノミクスオンライン/オフラインコース開始時期：2023/6/30-7/2
トランスクリプトミクスオンライン/オフラインコース開始時期: 2023/9/15-17
アンプリコンオンライン/オフラインクラス開始時間：2023/10/13-15
メタゲノムオンライン/オフラインコース開始時期：2023/11/24-27
登録リンク: http://www.ehbio.com/Training/
ファンの期待を受けて、「Shengxin Baodian」と「Metagenome」は共同で北京で「メタゲノム解析」の特別トレーニングを開始し（オンラインとオフラインのクラスが同時に利用可能）、誰もがShengxinのドアに入るショートカットを提供します仲間は、メタゲノム解析について学び、コミュニケーションする機会を提供し、学生が解析原理を真に理解し、実際の解析を完了できるように支援し、オリジナルの 4 段階の指導 (3 日間の集中指導 + 2 週間の自主練習 + 再集中) を作成します。講義と質疑応答＋授業ビデオの復習と反復演習）により、「教育－実践－解答－活用」の４つのリンクを統合・連携させ、ビッグデータの独立分析を真に実現します。
バイオインフォマティクス解析を学ぶ重要性については、「バイオインフォマティクス9日間短期集中講座～チームに欠かせない存在になる～」をご覧ください。バイオインフォマティクス解析はプログラム作成と切っても切れない関係にありますが、想像するほど難しい部分ではありません。操作を理解していただければ理解できると思います。詳しくは「バイオインフォマティクスのプログラム学習体験」をご覧ください。
コース紹介
コース紹介を詳しくお読みいただき、以下の内容をすべて習得されている方は、このトレーニングを受講する必要はありません。
メタゲノム/マイクロバイオームは、今日世界で最も人気のある研究分野の一つであり、この分野における技術交流と普及を強化し、中国のマイクロバイオームプログラムの発展を促進するために、中国科学院の若手研究者らが「メタゲノム」を作成した。この純粋な乾物技術と意見交換プラットフォームを現場に構築することを目的としたパブリック アカウントです。設立して 3 年が経過し、プロフェッショナル テクノロジーに関する 3,100 以上のオリジナル記事を共有し、150,000 人以上のフォロワーと 4,000 万回以上の累計読まれています。
さらなる研究を求める読者のニーズに応えるため、メタゲノミクス解析技術をさらに学び、伝えるために、「Shengxin Baodian」と連携してメタゲノミクスに関する特別トレーニング コースを開催します。貴重な時間を節約し、すぐに始められるようガイドします。 、科学研究の結果ができるだけ早く生み出されるよう支援します。
このコースは合計 3 日間、1 日あたり 6 クラス、合計 18 クラスで構成されており、すべてのコースが理論と実践を組み合わせて行われます（講義がすべて自分で学び実現できる分析である場合に限ります）。LinuxとRの基礎から、メタゲノミクスLinuxサーバー解析基盤の構築、Windows共通統計解析ソフト、データ分析チャートの解釈と実戦、リファレンスあり（ヒトや動物の腸などに適したリファレンス/リードベース）とリファレンスなしのメタゲノミクス（ De Novo/Assemble は植物、環境サンプルなどに適しています）標準解析プロセス、ビニング（単一細菌のゲノムマイニング）、統計解析および各種高度解析（多重遺伝子結合進化ツリー、ネットワーク図の描画と美化、ネットワーク属性）比較、機械学習など）、CNS レベルの画像変更レイアウト。独学では 3 か月、場合によっては 3 年かかる悪路を、老ドライバーが 3 日で案内し、メタゲノム解析を真に実現し、対象者の背景に応じて解析計画を最適化するのに役立ちます。
コース概要
各クラスには 1 時間のテーマがあり、理論と実践を組み合わせ、原則を学び、実際に実践します。これらすべてはベテラン ドライバーによる長年の経験とコードの無私の共有です。以下はコーススケジュールで、例えば 11 は初日の最初の授業、26 は 2 日目の 6 番目の授業、41 は 2 週間後のオンライン集中ビデオ Q&A を表します。
| シリアルナンバー | テーマ | 序章 |
|---|---|---|
| 11 | Linuxの基本 | 概要、リモートログイン、ファイル転送、共通コマンド |
| 12 | Linux ソフトウェアのインストール | Conda のインストールと構成、メタゲノム関連ソフトウェアのインストールとデータベースのダウンロード |
| 13 | Winソフトウェアのインストール | git、R、Rstudio、R パッケージ、STAMP、AI など |
| 14 | チャートの解釈 | 記事内でよく使われる分析チャートの意味と使用シーン |
| 15 | Rの基本 | 開発の歴史、生物学への応用、ggplot2 の描画 |
| 16 | 視覚化 | データの並べ替えと 16 個のチャートのオンライン描画 |
| 21 | メタゲノミクスの概要 | 開発経緯、よく使われている技術の適用範囲、解析の考え方 |
| 22 | メタゲノムの品質管理 | FastQC、Trimmomatic、MultiQC]( )、KneadData 品質管理、並列並列コンピューティング |
| 23 | 種と機能構成 | MetaPhlAn2 種組成、HUMAnN2 機能組成、機能関連駆動種 |
| 24 | 種と機能の違いの比較と可視化 | GraPhlAn、LEfSe、STAMP、R 言語の統計 |
| 25 | 出版の準備をする | 絵組版、データリリース、コード仕上げ（オプション） |
| 26 | ネットワーク図 | 財団、igraph、Gephi |
| 31 | 種の注釈と視覚化 | Kraken、Kraken2、GraPhlAn、Krona、microbiomeViz、メタコーダー |
| 32 | アセンブリ、遺伝子のアノテーションおよび定量化 | MEGAHIT、metaSPAdes、QUAST、プロッカ、cd-hit、サーモン |
| 33 | 遺伝子機能のアノテーション | KEEG、COG/ EggNOG、CAZy/ dbcan2、ARDB/Resfams/CARD、Uniref、VFDB、TCDB |
| 34 | ビニング | 理論、MetaWRAP、VizBin |
| 35 | 細菌ゲノム進化 | 保存された遺伝子を抽出するビン、複数遺伝子の進化ツリー、進化ツリーを 1 つの記事で理解する Evolview ベーシック、 アドバンス、 iTOL 美化、 アドバンス、 |
| 36 | まとめトーク | メタゲノム解析ルーチンのレビューと要約 |
| 37 | 試験50問 | 学習効果の自己評価、知識の復習 |
| 41 | Q&A - オンライン | 質疑応答、試験内容の講義 |
講座内容を簡単に紹介すると以下の通りです。
1. 分析基盤の構築
「労働者が良い仕事をしたいなら、まず自分のツールを磨かなければなりません。」 独自の分析プラットフォームがなければ、どうやってビッグデータを分析できるでしょうか。メタゲノムデータの量は膨大であり、元のマシン外のビッグデータを自分の本で処理することは依然として困難です。幸いなことに、現段階では一般の大学や科学研究機関、研究グループは独自のサーバーを持っており、サーバーを持っていない場合でも、Alibaba CloudやTencent Cloudなどの国内サービスをレンタルすることも可能です。分析条件が利用可能になったので、サーバーをメタゲノム分析用の強力なツールに変える方法は非常に複雑な専門的問題ですが、ここですぐに学ぶことができます。
図1. メタゲノム解析プロセスの構成 - システム、導入方法、主要ソフトウェア
サーバーは Ubuntu システムの使用を推奨します。最小構成は 32G メモリと 8 コアです。256G メモリと 24 スレッドが推奨されます。構成が高くなるほど、分析がより高速かつスムーズになります。
ソフトウェアのないコンピューターは単なる鉄くずの山であり、メタゲノム解析システムのないサーバーはデータ分析とは何の関係もありません。メタゲノム解析プロセスの完全なセットを構築したい場合、インターネット上のリソースは散在しており、不足しています。Yishengxin チームは、優れたソフトウェアとレイアウトのスキルを探索する長年の経験を共有し、すべてのソース コードを共有することで、メタゲノム解析プロセスが主流の Linux サーバー システム (Ubuntu 16/18.04、CentOS7 など) に依存するいくつかのコンポーネントを迅速にデプロイできるようにします。主流のディストリビューション) 10 個の一般的に使用されるソフトウェア、数百の依存する R および Python パッケージ、プロフェッショナルな分析プラットフォームを簡単に所有できます。
図 2. Yishengxin は、Win10 最適化に基づいたデータ統計分析および視覚化プロセスを先駆けて開発し、ラップトップが数秒でビッグデータ分析プラットフォームになります
Windows 10システムの使用をお勧めします。8Gメモリ分析はより速く、よりスムーズです。
ハイスループットシーケンスのいわゆるビッグデータとは、生データと解析プロセスの量を指しますが、結果は大きくありません。通常、メタゲノム解析では、サンプル種構成表と機能構成表が得られます。これらの表は、下流分析、高度な分析、性格分析の開始点となります。ほとんどの作業はノートブック上で行うことができますが、多くの人はその方法を知りません。始めます。
実際、パーソナル コンピュータは、データ テーブル (存在量マトリックス) の統計分析のための強力なツールです。Yishengxin チームは、アンプリコンの分析、マクロゲノム統計、視覚化のほとんどを全員の Windows ノートブックで簡単に実現できるクロスプラットフォーム分析プロセスを作成しました。3 番目のレッスンでは、自分のノートブックで簡単に学習できます。統計分析と視覚化を構築します。データ テーブル用のプラットフォームを構築し、現在最も主流の Win10 に基づいて最適化およびテストし、ノートブックを数秒でデータ分析および視覚化プラットフォームに変えます。
また、Linux 上で分析および視覚化プラットフォーム全体を構成することもできます (Mac は Linux に似ており、区別はありませんが、一部のソフトウェアは異なる方法でインストールされる可能性があり、詳細なテストは行われていません。トレーニングに使用することをお勧めします）。
2. 人生の基本レター
生体情報解析プラットフォームを柔軟に活用するには、まだユニークな点を学ぶ必要があります。21世紀に最も重要なのは人材であり、3か国語をマスターすることが人生において無敵となり、どのチームにも欠かせない人材となるでしょう。この 3 つの言語は、中国語、英語、コンピューター言語です。中国語は学校で日常的に使われており、英語は少なくとも10年以上医師と接しており、文献の読み書きに使用でき、プログラミング言語については、誰もが大学でVisual Basic、Visual Foxpro、またはC言語を学んだことがあります。 , しかし、仕事で使用することはできますが、アプリケーションは絶対にまれです。さらに、これらの言語は生命科学の分野では非常に非効率であり、学習は推奨されていません。
ライフレターで最もよく使用される 3 つの言語は Shell + R + Python/Perl で、最初の 2 つはプロジェクト分析を確実に完了するための基礎となります。授業では、生物学者がメタゲノム解析プラットフォームを効率的かつ安定して利用できるようにするためにマスターしておくべきシェルとR言語の基礎知識も解説し、ビッグデータ解析やその後の可視化から出版段階までに必要なスキルを確実に身につけます。。事前にプレビュー用の学習ビデオを提供します。
図 3. シェルと R の学習概要。Rstuio で最初にマウスをクリックすると、シェル スクリプトと R 言語の分析が完了します。これにより、学生の情報への扉が開かれるだけでなく、生物学者の時間コストも増加しません。
数時間かけてビッグデータの分析と視覚化の扉を開くと、まったく新しい世界を発見するでしょう。多くの人は、出会い、分析に夢中になり、それから人生の高速車線を進むには遅すぎると感じるでしょう。たとえプログラミングに興味がないとしても、ここで使用されている概念は間違いなく一生役に立つでしょう。また、将来の関連分析では半分の労力で 2 倍の結果が得られ、他の人よりも優れたものになるでしょう。それに、今は小学生でもPythonを学んでいるし、そうしないと子どもたちがやっていけないでしょう。
3. チャートの解釈と描画に関するトピック
多くの教師が生活情報に関する体系的な知識を持たず、論文中のグラフを理解して分析することができず、さまざまなグラフの作成に戸惑っているという事実を考慮して、以下の 2 つのシリーズ、合計 16 のオリジナル記事を開始しました。 8つのグラフィックスとR言語で描画します。
トレーニングでは、公開されている高レベルの記事を組み合わせて、一般的に使用される 16 個の分析図の原理と使用範囲をさらに説明します。それらを自分の研究に適用すると、簡単に描画を完了できます。
R 言語描画の学習時間とコストがかかるという問題を解決するために、Yishengxin チームは、一般的に使用される 16 種類の描画のための無料の描画 Web サイトを開発しました。ワンクリックで描画でき、描画の個々のスタイルは、ねずみ。
図 4. 一般的に使用される 16 個のグラフィックの意味、使用シナリオ、および描画。これは、オンライン描画ツールを使用して実現できます。
さまざまな統計画像を出版レベルの集合画像に仕上げるために、Adobe Illustrator の画像編集と組版のクラスが特別に設定され、基本的な使用スキルを説明し、本質を簡単に習得できるため、記事のグラフィックを CNS に準拠させることができます。 、そして簡単に写真やパズルを編集する研究室のマスターになれます。
図 5. AI 植字サブグラフの例は、CNS 出版物レベルのグループ図です(Science、2016 年の表紙記事)
4. メタゲノミクスの概要
初日に包括的な科学研究基盤を構築した後、メタゲノムビッグデータ解析の旅を開始します。
専門的な基礎知識として、以下のことを学びます。
背景: 国際マイクロバイオーム、中国マイクロバイオームプロジェクト
研究対象：人間、動物、植物、環境
研究方法: 培養オミクス、アンプリコン、メタゲノム、メタトランスクリプトーム、メタプロテオーム、メタボローム、メタゲノム関連解析、マクロエポーム...
メタゲノミクスの研究ホットスポット: 培養グループ、腸内細菌と疾患、メタゲノミクス関連解析 (MWAS)、マルチオミックス共同解析...
シーケンス開発の歴史と原理
サンプル調製、実験反復、およびシーケンスデータ量の選択
SCI 論文のメタゲノム解析の共通ルーチン
メタゲノミクスとアンプリコンの長所と短所の比較
生データの評価と組立結果の判定
図 6. メタゲノミクスの一般的に使用される方法:アンプリコン、メタゲノミクス、メタトランスクリプトームによって答えられる科学的質問
5. メタゲノミクスのパラメトリック解析プロセス
サンプルあたり数ギガバイトから数十ギガバイトのデータを使い始めたばかりで、始める方法がない場合は、すぐに一連のパラメーター分析を実行して、サンプルの種組成と機能組成を迅速に取得することをお勧めします。参照ベースの方法は、その名前が示すように、現在の種および機能遺伝子注釈データベースを直接使用することであり、データは品質管理と比較を通じてのみ、対応する種および機能遺伝子の相対存在量マトリックスを迅速に取得できます。この手法は、この分野初の解析専門家であるロブ・ナイト氏の最新レビュー「Nature Review | ロブ・ナイトらが教える植物相データの解析方法（全文翻訳：18,000ワード） 」でも高く評価されています。
この方法には明らかな利点があり、手順が少なく、速度が速く、時間と労力が節約され、人間の腸管、モデル生物、海洋などの優れた参照データベースを持つ分野に適しています。欠点は、未報告の種の機能遺伝子を特定することができず、植物、土壌、極限環境サンプルを分析する際に多くの情報が失われることです。
図 7. メタゲノム解析の基本的な考え方 - パラメータを使用した解析プロセス。種組成は、報告されているすべての微生物ゲノムに基づいて主に MetaPhlAn2 を通じて取得され、機能組成は UniRef、EggNOG、KEGG などのタンパク質データベースに基づいて決定されます。16S アンプリコン データ自体には種組成のみが含まれており、KEGG/COG の機能組成は PICRUSt を通じて取得できます。
主な知識ポイント:
1. 実験計画法の書き方原則
2. KneadData プロセスの迅速な品質管理とホスト解除プロセス
3. 種組成の定量化 MetaPhlAn2
4. HUMAnN2 の機能成分の定量化
6. メタゲノミクスのノーパラメーター解析プロセス
メタゲノム ノンパラメーター解析には 2 つの主な目的があります: 1 つは注釈のない種と遺伝子発現を取得すること、もう 1 つはビニングを通じて新種のゲノムをマイニングすることです。見た目は美しいですが、実際の動作には多くの計算が必要です。分析プロセスには、アセンブリ、遺伝子予測、非重複遺伝子セット構築、遺伝子アノテーションなどのさらに多くのステップが含まれます。
図 8. パラメータを使用しないメタゲノム解析プロセス。
主な手順と使用するソフトウェア:
非重複遺伝子セットの構築: CD-HIT
遺伝子存在量の推定:サケやその他の方法で遺伝子存在量を迅速に定量化し、続いて PCA、PCoA、CCA などのグループ全体の差異の比較を実行できます。また、edgeR、MetaStat、LEfSe を使用してグループ間の遺伝子の差異をさらに分析することもできます。グループ。
種のアノテーション: 非重複遺伝子セットの種のアノテーション情報を取得するか、リード レベルでの直接の種のアノテーションに Kraken2 を使用し、ステップ 6 の存在量の値と組み合わせて、グループ間の種の違いを分析します。
遺伝子機能分類アノテーション: 代謝経路 (KEGG)、相同遺伝子クラスター (eggNOG) アノテーション、グループの違いの機能比較のための 6 つの存在量と組み合わせたもの。
図 9. メタトランスクリプトーム解析ワークフロー。メタトランスクリプトームには、rRNA 遺伝子配列を削除するためのステップがメタゲノミクスよりも 1 つ多くあります。この方法の欠点は、実際の種組成を取得できないことですが、特定の時空間条件下での活性種と機能遺伝子発現レベルの組成を反映します。
7. 高度な分析と可視化
R 言語による統計描画と反復可能なコンピューティング
メタゲノミクス (ビン) での単一細菌の同定: MetaWRAP
ビン結果の評価と視覚化: CheckM、VizBin
メタゲノムの可視化: Circos
オンラインプロセス: MEGAN、MG-RAST、EBI-メタゲノム
図 10. メタゲノムのゲノム構成、存在量、カバレッジ、その他の情報の視覚化
図 11. ポリジーン接続に基づく進化ツリーの構築と美化(Levy-2018-NatureGenetics)
このコースを学習すると何が得られますか?
生物学的シーケンスデータの基本的な考え方を深く理解する
メタゲノム解析の 3 つのモードと結果の統計解析のための包括的なソリューション
16S アンプリコンデータ PICRUST 予測メタゲノミクス
Humann2 によるメタゲノムデータからの種と機能の定量化
Denovo メタゲノム アセンブリとビニング
数十のソフトウェアデータベースの使用経験
この分野の多数のソフトウェアのインストールと使用のチュートリアル
一般的な機能アノテーション データベースの理解と使用
厳しい結果の視覚化
結果の違いの比較
さまざまな視覚化スキーム
講師
講師には、微生物研究所、遺伝開発研究所、ゲノム研究所、生物物理研究所、中国科学院、中国農業科学院、清華大学、北京大学、中農、その他多くの第一線の技術専門家が含まれます。分野。
Liu Yongxin、バイオインフォマティクス博士、研究者、博士監修者、iMeta Journal 編集長、メタゲノム公式アカウント創設者。研究の方向性は、マイクロバイオーム手法の開発、食品マイクロバイオーム機能研究、サイエンスコミュニケーションです。現在、 Science、Nature Biotechnology、Cell Host & Microbeなどの雑誌に筆頭著者（共著者を含む）またはマイクロバイオームデータ解析担当者として 50本以上の論文を発表し、引用回数は12,000回以上。マイクロバイオーム解析プラットフォームQIIME 2プロジェクトの参加者。Protein & Cell、Current Opinion in Microbiology、Genetics 、およびその他のジャーナルに筆頭著者および/または責任著者 (共著者を含む) として マイクロバイオーム研究手法のレビューを出版するよう招待されます。2017年7月に「メタゲノミクス」公開アカウントを開設し、現在3,100本以上のこの分野のオリジナル論文を共有しており、代表作に「マイクロバイオームチャートの解釈、分析プロセス、統計描画」、「QIIME2中国語チュートリアル」などがある。 15 人のフォロワーが 10,000 人以上、累計閲覧数が 4,000 万回以上。
Chen Tong博士、2015 年に中国科学院遺伝発生生物学研究所を卒業、生物情報学、細胞幹細胞の博士号 (IF=23.2、筆頭著者および表紙記事)、Nature Communications 、Nucleic Acids Research X 4、Protein & Cell などのハイレベルな雑誌では、筆頭著者または主著者による記事が掲載され、数万人がフォローしている「Life Letter Collection」のWeChat 公式アカウントを運営しており、人生の文字を学ぶ上でのさまざまな経験。
以前のコースの瞬間
研修生は主に中国本土の大学や研究機関から来ており、茅台、五梁業、エンジェルイースト、ファーウェイなどの大手企業の研究者、さらにはヨーロッパやオーストラリアなどから数千マイルも旅をしてきた華僑もいる。米国、カナダ、ニュージーランド、シンガポール、タイなどの国々は北京に飛ぶか、オンラインで特別学習セミナーに参加します。
アシスタントチーム
中国科学院、清華大学、北京大学からの十数名の医師（学生を含む）と、交代講師やティーチングアシスタントが、学生の学習と研修プロセスの欠陥の修正を支援します。
ティーチングモード
この講座では、プロセスの説明と実践的な操作を中心に、4段階の独自の指導方法を採用しています。
最初の段階は 3 日間の集中指導です。
第 2 段階は 2 週間の自主練習です。
オンラインライブQ&Aの第3フェーズ。
学習を継続するためのトレーニングビデオの第 4 段階。
教育・実践・解答・活用の４つの連携を一体的に実現します。
研修期間
毎日午前9時から午後6時まで、セミクローズド授業（最後の1時間は交流を高めるための座談会の時間です。最終日はより多くの議論の時間を確保するために少し早められます。また、先生が車で帰るのに便利）
受付時間：授業当日
指導場所
オンラインとオフラインの同時クラス: Tencent Conference などのオンライン会議プラットフォーム。
オフラインの場所は、北京市海淀区中関村東路18号、財志国際ビルCブロックC1105です。
コース料金
4,500元/人 授業開始の2週間前
定員に限りがあり、各コース40名に達した時点で登録チャンネルは自動的に終了となります。
Yihanbo Gene Technologyのインターンシップ機会または雇用機会の提供
コースの特典
席は登録と支払い（または事前支払い）が成功した順に前から後ろに並べられます。
プログラミングの基礎講座を受講します (http://bioinfo.ke.qq.com)
複数人（N、10>N>1）がグループに登録して同時に料金を支払う場合、各人はN-100元（最大500）を控除することもできます。
無料の Kingston U ディスク (トレーニング データとスクリプトを含む 32G)
推薦文を添付し、対応する登録情報を友人サークルに共有し、スクリーンショットを [email protected] に送信すると、200 元の学生向けレターブック Tencent 教室コース クーポン (複数のコースに分割可能) を入手できます。
Yishengxin は、継続的な割引を提供する多数の関連コースを同時に開始しました。アンプリコン（予備研究プロジェクト）＋メタゲノミクス（高精度）、より高いレベルの解析をお願いします。
注意事項※
自分のラップトップを持参する必要があります。Win10 システム、4G 以上のメモリ (8G を推奨) を使用することをお勧めします。コース演習では、必要に応じてクラウド コンピューティング プラットフォームを提供します
トレーニングコースのすべてのデータ、文書は参考用の社内資料であり、許可なく複製して出版することはできません。
授業中の録音・録画は禁止です
支払いを完了した学生は、緊急の用事により一時的に出席できない場合、延長およびフォローアップトレーニングクラスへの変更を申請することができ、また返金を申請することもできます。
コース開始の 2 週間前 (含む) までに返金を申請した場合、料金の 85% が返金されます。コース開始の 3 営業日前 (含む) までに返金を申請した場合、料金の 70% が返金されます。料金の％（請求書発行の場合は、手数料はお客様のご負担となります）
延期・払い戻し不可
詳しいコース紹介は下記のQRコードを読み取ってください。
Yishengxinでは関連コースを多数同時に開始しており、継続登録やグループ購入には割引があります！
连报优惠——n複数のコースを登録すると、各コースがn-1100元安くなります。連続受講コースの割引は1コース目では割引が適用されず、次のコースに積み重なる形、つまり1コース終了後に2コース目の割引が適用されます。
老学员优惠：2 番目のコースは 100 減額され、3 番目のコースは 200 減額されます。次の例えでは、最高額は 500 元を超えません。
複数人のグループの割引、割引範囲は
参团人数-1100元です（登録時にグループメンバーが支払い時に脱退した場合、割引は実際の参加者数に応じて計算されます）。
4. 割引後の最低最終価格は 4,000 元以上です。優待情報は動的に変化しており、価格はシステムが最終的に計算した正しい価格に準じます。
共同購入で同時に割引も可能です！アンプリコン（初級）＋メタゲノミクス（上級）の順で学習することをお勧めします。より高いレベルの解析を行って、実験になくてはならない存在になっていただきたいと思います。お早めにお申し込みください！。
実験に欠かせない人材になるには、リンク http://www.ehbio.com/Training/ をコピーするか、クリックして原文を読み、今すぐサインアップしてください。