生物信息技术 - 生物计算课程大纲

课程概述

本课程旨在介绍生物信息学在生物技术中的应用，特别是生物计算的核心概念和技术。通过理论与实践相结合的方式，学生将掌握处理生物数据的基本工具和方法，以解决生物学问题。

课程时长：15周

第1周：课程介绍与预备知识

• 主题：生物信息学简介
• 学习目标：
  • 理解生物信息学的定义和重要性
  • 掌握基本的编程语言和数据处理工具
• 资源：
  • 生物信息学入门教材
  • Python编程基础教程

第2-4周：基因组学基础

• 主题：DNA序列分析
• 学习目标：
  • 学习如何读取和解读基因组数据
  • 使用BLAST进行序列比对
• 活动：使用BLAST进行实际比对练习

第5-7周：转录组学与表达分析

• 主题：RNA-seq数据分析
• 学习目标：
  • 理解转录组学原理
  • 应用DESeq2进行差异表达分析
• 资源：RNA-seq实战教程

第8-10周：蛋白质组学与功能注释

• 主题：蛋白质序列分析与功能预测
• 学习目标：
  • 了解蛋白质数据库
  • 使用UniProt进行功能注释
• 活动：蛋白质功能预测项目

第11-13周：生物网络分析

• 主题：代谢途径和基因调控网络
• 学习目标：
  • 构建和解析生物网络
  • 使用Cytoscape进行网络可视化
• 资源：Cytoscape用户指南

第14周：机器学习与生物计算

• 主题：生物数据挖掘与预测模型
• 学习目标：
  • 了解机器学习在生物信息学中的应用
  • 实践构建简单预测模型
• 活动：使用Scikit-learn实现简单的预测模型

第15周：课程总结与项目展示

• 主题：课程回顾与项目分享
• 学习目标：
  • 总结课程内容
  • 展示个人项目成果
• 评估：项目报告和小组讨论

评估方法： - 作业：每周课后习题，检查理论理解 - 小测验：每两到三周一次，测试关键概念 - 项目：贯穿整个课程的实践项目，考察综合运用能力 - 期末报告：展示并讨论个人研究项目

注意事项：本大纲可能根据实际情况进行调整，以适应不同学生的学习进度和需求。课程中会鼓励积极参与讨论，以促进深度学习和交流。