重庆清港学院推出的癌症单细胞数据分析课程，聚焦肿瘤免疫微环境研究的前沿领域。课程采用随机森林算法与细胞分化图谱技术，精准识别恶性肿瘤细胞增殖特征，该教学方法已帮助学员在《Cell Reports》等期刊发表研究成果。
| 技术模块 | 具体应用 | 科研产出 |
| 单细胞测序解析 | 免疫细胞分型 | 细胞图谱构建 |
| 机器学习建模 | 肿瘤标记识别 | 机制研究论文 |
教学团队由清华大学博士领衔，配备生物信息学专业助教。项目期间提供Nature Protocols等期刊文献精读指导，确保学员掌握Cell Ranger、Seurat等专业分析工具的实际应用。
往期学员通过该课程训练，已累计在CPCI/SCOPUS收录会议发表论文23篇，其中5篇获论文提名。典型成果包括《基于单细胞测序的肝癌免疫逃逸机制解析》等代表性研究。
适合计划申请生物医学方向的高年级本科生，特别是意向攻读生物信息学、计算生物学方向的研究型人才。课程要求学员具备基础编程能力，优先考虑R/Python使用者。
