功能材料专业《生物医学信息与生物控制》课程教学大纲

【生物医学信息与生物控制】【Biomedical-informaticsandBio-control】一．基本信息课程代码：【104021】课程学分：【2/32】面向专业：【功能材料(生物材料方向)】课程性质：【专业方向选修课】开课院系：生物与医学工程学院使用教材：主教材【生物信息学分析实践。吴祖建

高芳銮

沈建国，科学出版社，

2010】辅助教材【生物信息学

（第三版）。陈铭，科学出版社，2018】参考教材【生物信息学数据分析丛书：DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）。陈辰

陈晓龙

程尹，科学出版社，2012】先修课程：【生物化学100712(3)、计算机类150001(5)】二．课程目标生物医学信息与生物控制作为功能材料(生物材料方向)的选修课，是生物材料方向掌握核酸、蛋白质等分子知识必备的工具。本课程为生物信息学方向的高度概括，本课程是随着人类基因组计划的启动而兴起的，是用数理和信息科学的理论技术和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物数据，通过本课程的学习，更加了解序列的本质与计算机乃至人工智能的应用。本课程介绍生物医学信息与生物控制的基础知识、生物医学数据库资源、DNA与蛋白序列分析、序列比对算法与生物进化等。通过学习本课程一方面可拓展生物材料方向学生的知识面，紧跟时代潮流，另一面为生物材料方向的学生将来学习材料与生物分子之间的相互作用预测计算，打下良好基础。。要达成的课程目标如下:课程目标1（知识目标）:充分结合线上资源（视频）和线下课堂，使学生掌握本课程所在学科的缘起、概念、算法或基本原理、应用范围。课程目标2（能力目标）:结合线上操作视频掌握三大门户、序列存贮，NCBI使用、基因信息查找、蛋白质性质分析、引物设计、序列分析与进化树构建等能力。使学生掌握查找信息、下载信息、解决问题的综合能力和高阶思维。课程目标3（素质目标）：通过各章节相应的研究史或国人的贡献或存在的差距等讲述，通过本课程在临床等日常生活中潜在的应用价值讲解，激发学生责任意识和担当精神，具备科学思维、工匠精神、爱国责任感与人类情怀。三、课程内容（一）教学内容结构关系图按照分子层面的三个对象，逐次由浅入深讲解相应研究涉及的分析原理、分析工具与应用场景。既要注重单个技术的讲解，更要注重各单元间的联系，形成本课程的整体评价。通过多元化教学方法，提升学生创新能力。在整个教学过程中，贯穿融合科学思维、数学思维、工匠精神等课程思政内容，达成培养“善思考、能设计、会反思”的创新人才目标。（二）课程内容表2

教学内容及对应的课程目标课程内容课程目标基本要求学时安排第一章生物医学信息学与生物控制的基础知识第一节历史回顾1从生物学与计算机科学两个角度，看生物信息学的发展。从人类基因组角度出发，结合NCBI数据增长趋势，了解生物信息学作为交叉学科的重要地位。人类基因组计划概念、历史与生物信息学如何帮助人类基因组计划成功。从数据、资金、人才与市场需求四个角度，了解学科驱动力。从数据库、序列比对、进化、大分子结构等掌握主要内容。激发学生责任意识和担当精神，具备科学思维、工匠精神、爱国责任感与人类情怀。4第二节学科地位第三节学科驱动力（思政内容）第四节人类基因组计划（思政内容）第五节学科主要研究任务第六节如何学好本课程第二章生物医学信息学相关数据库资源介绍第一节核酸及其相关数据库2掌握核酸及其相关数据库、蛋白质相关数据库、基因或蛋白质一些特定数据库、蛋白质翻译后修饰相关数据库、、基因表达数据库、重要基因突变及疾病相关数据库4第二节蛋白质相关数据库第三节基因或蛋白质一些特定数据第四节蛋白质翻译后修饰相关数据库第五节基因表达数据库第六节重要基因突变及疾病相关数据库第三章引物设计与测序结果分析第一节引物设计2掌握引物设计流程、引物设计原则、引物设计软件(本地与在线设计)。了解测序原理、测序成功与否判断、掌握测序数据软件使用、序列输出。2第二节测序结果分析第四章核酸序列分析第一节常规分析2,3掌握序列检索、组分分析、序列变换、酶切位点分析。blast目的，blastn,blastx,tblastn,tblastx,blastp,比对两个序列，blast基本原理。ORF查找、启动子与转录因子结合位点分析、重复序列分析、CpGisland分析。4第二节

Blast比对第三节基因结构识别第五章DNA双序列比对原理第一节比对的意义3发现功能、研究进化、某条序列的关键特征、疾病的鉴定。碱基替换、缺失插入、打分、比对的NPC问题、动态规划算法、。Needleman-Wunsch算法、二维表打分、逆向回溯、最终比对得分。Smith-Waterman算法、二维表打分、逆向回溯、最终比对得分。4第二节比对定量模型第三节全局比对第四节局部比对第六章蛋白双序列比对原理第一节蛋白序列比对的意义3了解蛋白质序列比对的意义、相似性、同源性。打分模型、PAM矩阵、Blosum矩阵。改进Needleman-Wunsch算法、二维表打分、逆向回溯、最终比对得分。改进Smith-Waterman算法、二维表打分、逆向回溯、最终比对得分。2第二节打分矩阵第三节蛋白质全局比对第四节案例：蛋白质局部比对第七章多序列比对第一节多序列比对的复杂度3,4了解多序列比对意义、NPC问题、动态规划算法、打分方式。掌握计算原理、指导树产生、距离矩阵、相对距离、过程推导。软件历史、软件使用要点、实例讲解。4第二节Clustalw算法第三节比对软件使用第八章蛋白质序列分析第一节蛋白质序列的基本性质分析2掌握理化性质分析、疏水性分析、跨膜区分析、信号肽预测、Coli区分析、亚细胞定位。结构域、motif、工具与数据库、PROSITE。二级结构、三级结构、软件与工具、PDB、预测原理。3第二节结构域分析及motif搜索第三节空间结构预测第九章分子进化与系统发育分析第一节分子进化序言4了解生命之树、人类起源、进化论争议、分子进化、同源基因。掌握密码子偏好、自然选择、中性理论、同义替代/非同义替代、选择压力、密码子相对适应度、密码子适应指数、应用与计算原理。掌握系统发育树、最大简约法、距离法、了解最大似然性法、贝叶斯推断、拓扑结构、掌握无根树/有根树、系统发育树重建分析步骤。了解Mega历史、掌握Mega功能、软件操作。5第二节密码子偏好及分析第三节分子系统发育分析第四节进化软件使用总计

32五、课程考核方式与评分标准表3

课程成绩构成表课程目标课程目标在各考核方式中的比例课程目标占总成绩比例平时成绩期末考试1充分结合线上资源（视频）和线下课堂，使学生掌握生物信息学的缘起、概念、算法或基本原理、应用范围。30%30%30%2结合线上操作视频掌握生物信息学三大门户、序列存贮，NCBI使用、基因信息查找、蛋白质性质分析、引物设计、序列分析与进化树构建等能力。使学生掌握查找信息、下载信息、解决问题的综合能力和高阶思维。40%40%40%3通过各章节相应的研究史或国人的贡献或存在的差距等讲述，通过生物信息学在临床等案例的讲解，理解生物信息学潜在的应用价值，激发学生责任意识和担当精神，具备科学思维、工匠精神、爱国责任感与人类情怀。。30%30%30%考核方式占总成绩比例30%70%100%评分标准1、平时成绩评分包括以下2项(1)课堂活动参与度（占平时成绩的50%）课堂活动的参与度包括课堂签到、课堂提问表4

课堂提问评分标准85-100分75-84分67-74分60-66分1-59分评分标准论述清楚，结论准确，能够结合文献提出自己的观点。对问题能够进行较为详尽的解释，结论基本正确。论述简单，结论不完整。仅有