时间： 2020年06月17日（周三）
; 2020年07月01日（周三）
; 2020年07月08日（周三）
; 2020年07月15日（周三）
IPA生物通路分析软件进入中国已有十余年，积累了大量的忠实用户，得到大家的广泛认可，为了给客户提供更好地交流平台，同时为大家系统地介绍IPA软件的功能细节，康昱盛将于6-7月举办四期的IPA生物通路分析网络系列讲座。该系列讲座将详细的讲解如何高效利用IPA知识库，构建个性化网络通路，利用IPA Core Analysis功能，快速从研究结果中挖掘生物学意义，利用IPA Comparsion Analysis功能筛选有意义的分析预测结果，帮助您解决组学数据分析中的常见困难。
基于这些组学数据进行的IPA分析，到底能得到什么样的分析结果，怎样基于这些分析结果来帮助我们深入地解释各种组学数据呢？比如：
-- 找到了几百甚至上千的显著差异基因/蛋白，但不知如何从中挖掘有用的信息…
-- 做了KEGG Pathway分析，但仍然难以快速找到和研究最相关的通路…
-- 做了GO注释，但从成千上万条go分析结果中找到最相关的功能注释信息依然非常艰难…
-- 通过STRING绘制的蛋白相互作用图杂乱无章，不知如何将这些相互作用关系与研究的问题关联起来…
-- 担心数据的假阴性和假阳性可能会对后续生物学意义的深度挖掘造成较大的影响，但又不知道如何规避这些偏差…
IPA史无前例的将上游生物调控机制分析与差异基因的下游生物学效应预测进行有机结合，用以帮助建立上游调控因子的变化最终如何影响下游特定表型或功能变化的解释假设模型。
日程安排：
如何报名：
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2、添加“康昱盛”官方微信，发送“IPA+姓名+单位+邮箱+电话+研究方向”报名或咨询！
关于IPA（Ingenuity Pathway Analysis）
IPA（Ingenuity Pathway Analysis）基于后台高度结构化的Ingenuity Knowledge Base，包括人工阅读提取的几百万条公开发表的科研成果和报告，可用于查询相关基因，药物和疾病的最新研究进展，探寻和构建基因与基因间，基因与疾病间的互作调控网络。也可以用于分析、整合、理解自于基因表达，microRNA，SNP,RNA-Seq, SNP-Genotyping微阵列的数据，代谢物组学和蛋白质组学的数据，和一些可产生基因、化学品列表的小规模实验的数据，得到可靠深入的分析结果。每年引用IPA发表的文章超过3000篇，目前总引用文献数已超过33000篇，是领域内使用范围广认可度高的通路分析工具。
