《生物信息学》课程教学大纲

《生物信息学》教学大纲课程名称：生物信息学英文名称：Bioinformatics课程编号：F087121042学分：1总学时/课内实践学时：16/0课程性质：必修课程开课单位：医学院生物教研室适应对象：医学检验技术专业（四年制本科）一、课程简介生物信息学是采用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列等各种生物信息的采集、储存、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学等相互渗透而形成的交叉学科，也是理论概念与实践应用并重的学科。该课程需要学生掌握生物信息学概念、专业术语及生物信息学研究内容；了解生物信息数据库，掌握数据库使用方法；掌握针对核酸序列、蛋白质序列的分析原理及方法；掌握系统发育分析的概念及方法。了解生物信息学知识体系，培养学生借助计算机、互联网及相关软件运用生物信息学理论、原理、方法分析、解决生命科学研究中实际问题的能力。掌握基本Linux环境及Perl、R、Python、mySQL、HTML等。通过课程学习，学生应具有扎实的生物信息学专业知识，了解生物信息学领域最新动态和发展趋势。掌握生物信息学基本分析原理及分析操作，并能正确解读分析结果的生物学含义。具有能够充分应用现代信息技术手段和工具解决生物学研究中实际问题的能力。生物信息学是医学检验技术专业本科生的限选课程，本课程总学时16学时，学分为1分，在第6学期开设。二、课程目标1.知识目标：掌握生物信息学基础知识与概念，了解生物信息学网络资源。掌握生物数据库的内容、结构及检索方式，序列比对的方法，基因组序列的注释及功能分析，基因表达数据分析相关知识，使学生形成完整的知识体系。2.能力目标：能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。初步掌握数据库的查询检索、序列比对的方法，使用网上数据分析预测工具等。培养学生解决复杂问题的综合能力，注重自主学习和创新能力的培养。3.思政目标：培养学生科学探索精神、敬业精神，坚定理想信念，激发学生科技报国的家国情怀和使命担当，使之具备科学的世界观、人生观、价值观和社会主义荣誉观。三、课程目标与毕业要求对应关系表1：课程目标与毕业要求对应关系毕业要求指标点课程目标1.知识要求1-⑦掌握与医学相关的其他学科的基础知识和方法。12.能力要求2-④有一定的科学研究工作能力。23.素质要求3-④具有认真求是的科学态度。3四、课程教学安排课程共有9项教学内容，具体安排如下。表2：课程教学安排表序号教学内容思政元素课堂教学学时实验/实践教学学时学时小计1课程介绍及绪论

IntroductionLinuxbasics/studyresources我国在人类基因组计划中的贡献2022生物序列资源BioinformaticsDatabases我国的生物信息学数据库及应用1.50.523序列比对SequenceAlignment;ConservationAnalysis;GenePrediction我国科学家在数据库比对算法中的贡献1.50.524基因注释及功能分析Geneannotationandfunctionalanalysis我国科学家在基因组注释中的贡献1.50.525基因表达数据分析Analysisofgeneexpressiondata基因表达数据分析与重要疾病诊断的意义2026非编码RNANon-codingRNA清华大学、中科院物理所等国内开发的非编码RNA数据库1.50.527新一代测序技术NGS华大基因等国内高水平高通量测序2028R语言编程实践Rprogramming1129大作业讨论及答疑200合计15318教学安排1.课程介绍及绪论教学要求：掌握信息学的基本概念，了解生物信息学的研究目标和任务、研究意义，基本研究方法和前沿技术。教学内容：生物信息学的基本概念，生物信息学的产生背景、研究目标和任务、研究意义，基本研究方法和前沿技术。重点难点：生物信息学的概念。思政元素：我国在人类基因组计划中的贡献。2.生物序列资源教学要求：了解数据库的分类以及各级数据库的特种和优缺点；理解核酸及相关数据库的特点及其应用；理解蛋白质及相关数据库的特点及应用；熟练掌握NCBI/EMBL/DDBJ等常见数据库的使用；了解其它类型的数据库的一些基本网址；了解常见序列的ftp下载的地址及方法。教学内容：生物信息学资源的发展趋势、基因组数据库、蛋白序列数据库、蛋白质二级、三级结构数据库等及各类生物信息学资源重点难点：各类网络资源介绍及数据库应用实践。思政元素：我国的生物信息学数据库的发展及应用。3.序列比对教学要求：掌握序列比对的基本算法思想，熟悉常用比对工具的使用，了解从蛋白质序列准确地预测蛋白质的结构结合最新发展方向讲解，让学生学习生物信息学最新的动态。教学内容：核酸序列比对分析：比对分析的概念、应用，相似性、同源性的概念及二者之间的关系，两序列比对常用软件及方法及比对结果的生物学意义，多序列比对常用软件及方法及比对结果的生物学意义；重点难点：比对的概念、原理；比对结果的生物学意义。思政元素：我国科学家在数据库比对算法中的贡献。4.基因注释及功能分析教学要求：掌握核酸序列基本分析结果的生物学意义，并能将其应用于科研实验；掌握概念性翻译概念及预测开放阅读框的原理；掌握使用在线工具分析识别真核生物基因结构，并理解分析结果各部分内容的含义；理解不同来源核酸序列中基因结构的异同，掌握基因结构预测识别原理，利用软件工具解决实际问题。教学内容：功能基因组学的概念；基因注释数据库；定位基因组中的基因；基因功能预测；基因集功能富集分析。重点难点：核酸序列中基因结构的预测分析。思政元素：我国科学家在基因组注释中的贡献。5.基因表达数据分析教学要求：理解分子杂交的基本知识；掌握生物芯片的定义和制作的过程；理解生物芯片数据分析的方法；了解生物芯片在现代生物学中的应用前景及领域。教学内容：分子杂交的基础知识；生物芯片的定义和制作生物芯片的用途；基因表达测定平台与数据库；生物芯片数据分析。重点难点：生物芯片的原理，统计学分析方法。思政元素：基因表达数据分析与重要疾病诊断的意义。6.非编码RNA教学要求：掌握非编码RNA与其靶基因的概念、研究方法和应用；掌握复杂疾病相关非编码RNA数据资源查询方法；了解非编码RNA与复杂疾病的研究进展。教学内容：非编码RNA与其靶基因；非编码RNA多态和复杂疾病；复杂疾病相关非编码RNA数据资源。重点难点：复杂疾病相关非编码RNA数据资源应用。思政元素：清华大学、中科院物理所等国内开发的非编码RNA数据库。7.新一代测序技术教学要求：了解测序技术的发展，测序技术原理及应用；掌握新一代测序技术基本概念、数据类型和分析方法。教学内容：测序技术的发展，测序技术原理及应用；新一代测序技术的概念；DNA测序技术及应用；RNA测序技术与数据分析；ChIP-seq技术与应用；其他新一代测序技术。重点难点：数据分析及linux环境软件应用。思政元素：华大基因等国内高水平高通量测序。8.R语言编程实践教学要求：了解R语言的产生、发展及应用；熟悉R语言使用环境，安装；熟悉Bioconductor包安装及使用。教学内容：R语言的产生背景、发展及应用；R语言使用环境搭建，软件包安装；Bioconductor包安装；R语言可视化方法。重点难点：R语言编程五、课内实践内容及要求无六、课程考核与评价表3：成绩评定方式表考核环节分值考核/评价细则平时成绩20根据学生的出勤、或课堂表现按20%计入总成绩学生课堂报告30课堂展示作业、实验报告评分后按30%计入总成绩期末作业50生物信息检索50分合计100七、课程学习资源1.生物信息学，李霞，雷健波等，人民卫生出版社2.生物信息学（第三版），陈铭，科学出版社3.生物信息学与功能基因组学（BioinformaticsandFunctionalgenomics）,[美]乔纳森·佩夫斯纳（JonathanPevsner）著4.电子资源：1.LearningPerl,RandalL.Schwartz,briandfoy,andTomPhoenix,O’Reilly2.R,/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf3.Linux,/linux/linux-tutorial.html4.Pythontutorial，/zh-cn/