生物信息学(双语)

1、生物信息学（双语）一、课程基本信息课 程 编 号： 2512400课程中文名称：生物信息学（双语）课程英文名称：Bioinformatics课 程 类 型：任意选修课总 学 时：36 理论学时：36 实验学时：0 课外学时：0学 分：2适 用 专 业：生物科学、生物工程、科学教育先 修 课 程：遗传学、分子生物学开 课 院 系：生命科学学院二、课程性质和任务本课程是一门生物类专业必修课。生物信息学是一门交叉学科，是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。本课程的任务是使学生从应用角度出

2、发，在理论与实践上掌握生物学数据的获得与处理，数据库的内容、结构及数据的检索方式，序列比对的概念，基因组序列的注释，系统发生学，结构生物信息学，芯片及蛋白质组的数据分析以及生物信息学中的计算机环境等主要内容。通过系统的学习，使学生能够掌握生物信息学的基础知识与概念，熟悉具体的操作方法，了解生物信息学网络资源。为培养学生的专业英语水平，本课程采用双语教学模式。三、课程教学目标在学完本课程之后，学生能够：1了解生物信息学研究的基本内容与基本原理；2能熟悉当前生物信息学科的现状和发展方向，了解生物信息学在其他领域的应用前景；3熟练掌握和详细了解2-3个专业数据库的数据格式及数据检索方法；4培养学生能

3、够运用所掌握的生物信息学理论、方法和技术初步解决科研和实际工作中生物信息的存储、检索、分析和利用的问题，掌握相关生物学专业软件的实际操作。5. 提高学生的专业英语水平。四、理论教学环节和基本要求（一）绪论1了解生物信息学兴起的背景和发展历史；2了解国内外生物信息学的发展现状与发展前景；3掌握生物信息学概念，初步熟悉生物信息学研究内容，了解生物信息学生物基础、计算机和网络基础、以及数学基础。教学重点与难点：生物信息学的概念，生物信息学兴起的背景、发展历史与前景。（二）分子生物信息数据库1了解各个生物信息数据库类型、名称及所存储信息；2熟悉主要生物信息数据库的存储数据格式。教学重点与难点：常见的生

4、物信息数据库；常见数据库的数据格式。（三）序列比对1了解序列比对的概念；2了解序列比对的算法与原理；3掌握常见的序列比对软件的使用方法。教学重点与难点：了解序列比对的算法与原理；熟悉常见序列比对工具。（四）数据库搜索1了解生物数据库的检索方法；2熟悉Entrez及SRS等检索工具；3掌握局部比对搜索基本工具BLAST的使用方法。教学重点与难点：熟悉常见数据库搜索工具；掌握BLAST的使用方法。（五）基因组分析1了解基因组测序计划与测序方法；2了解基因组数据库资源；3掌握常见的基因组数据分析方法。教学重点与难点：基因组数据分析的数据库资源，基因组数据分析的方法。（六）基因预测1. 了解基因特征与

5、基因预测的原理；2. 理解基因预测的方法；3. 掌握几种常见的基因预测软件的操作方法。教学重点与难点：基因预测的方法。（七）蛋白质序列与结构分析1了解用于蛋白质序列与结构分析的数据库；2理解蛋白质序列分析的基本原理及策略；3理解蛋白质结构预测的基本原理及策略；4了解用于蛋白质序列分析与结构预测的工具；5掌握常见蛋白质分析工具的基本操作方法。教学重点与难点：蛋白质序列分析的原理及策略，蛋白质结构预测的原理及策略，蛋白质序列分析与结构预测的工具及基本操作。（八）分子水平的系统发生与进化1了解分子系统发育及进化的相关背景知识；2理解系统树构建原理与方法；3掌握常用的系统树构建软件的使用方法。教学重点

6、与难点：系统树构建原理；常见的系统树构建软件及使用方法。（九） 基因芯片数据分析1了解基因芯片在基因表达研究中的重要作用与应用前景；2了解及芯片的制作原理；3了解基因芯片数据特征；3理解芯片数据分析的基本原理及方法；4掌握常见的芯片数据分析工具的使用。教学重点与难点：基因芯片数据分析的基本原理、方法；常见的芯片数据分析工具使用。五、有关教学环节的说明本课程主要利用多媒体进行课堂教学。本课程主要采用考试，平时成绩及考勤占30%，考试成绩占70%。六、学时分配章 次各教学环节学时分配小计讲授实验上机习题讨论课外备 注第一章 绪论44第二章 分子生物信息数据库44第三章 序列比对55第四章 数据库搜索44第五章 基因组分析33第六章 基因预测44第七章 蛋白质序列与结构分析44第八章 分子水平的系统发生与进化44第九章 基因芯片数据分析44合 计3636七、教材及主要教学参考书目1赵国屏等著生物信息学第一版北京：科学出版社2002年2李衍达等译生