生物信息学考核大纲

生物信息学考核大纲（Bioinformatics）课程基本信息课程编号：19011125课程学时：32课程学分：2一、课程的性质和地位生物信息学课程是面向园艺、设施农业科学与工程、茶学专业的一门专业选修课程，与生物信息学实验实习课程配套。其主要任务是：使学生了解该课程的基本理论和框架，掌握相关生物信息学分析工具的应用，深入了解本学科发展方向及国际学术研究前沿；并具有能运用所学的理论和方法以及相关学科知识解决生命科学研究中实际问题的能力。二、理论教学部分的考核目标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；掌握引物设计及测序原理与方法；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。培养学生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。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。该课程支撑本专业毕业要求的第2项、第3项、第4项。第一章绪论（一）学习目标1.一般了解：生物信息学产生与发展2.一般掌握：生物信息学的应用及学习方法3.熟练掌握：生物信息学概念（二）考核内容生物信息学的定义，研究内容，发展历史，以及在生命科学研究中的作用（三）考核要求1.识记：生物信息学概念2.领会：生物信息学研究内容，人类基因组计划的意义。3.应用：生物信息学的科学方法和策略。4.分析：大数据在动物植物育种和人类疾病防控中的作用。5.综合：认识生物信息学和其它学科之间的关系。6.评价：生物信息学课程在生命科学中的作用和意义。第二章生物信息学常用数据库（一）学习目标1.一般了解：生物信息学常用数据库的种类2.一般掌握：数据库的使用场景及其解决问题的方法3.熟练掌握：生物信息学常用数据库的应用场景和主要功能（二）考核内容生物信息学常用数据库的种类、主要功能和应用场景（三）考核要求1.识记：生物信息学常用数据库的种类2.领会：常用数据库解决问题的思路3.应用：常用数据库的应用场景4.分析：常用数据库的主要功能5.综合：常用数据库解决生物学问题的方法6.评价：不同数据库之间的优缺点第三章序列比对与分析（一）学习目标1.一般了解：两条序列联配和多序列联配的算法。2.一般掌握：序列比对的概念。3.熟练掌握：BLAST、DNAMAN、Clustal工具。（二）考核内容在理解序列比对原理的基础上，通过比对基因序列，蛋白序列发现不同物种之前内在联系，具备发现基本科学问题和创新意识。（三）考核要求1.识记：基因同源性、蛋白相似性、保守功能域，motif2.领会：同源性和相似性之间的联系。3.应用：DNAMAN进行两序列比对分析、多序列比对分析。4.分析：利用序列比对的方法解释物种进化关系。5.综合：掌握从序列到进化树分析流程和相关软件。6.评价：两序列比对和多序列比对结果的生物学意义。第四章基因结构与功能注释（一）学习目标1.一般了解：生物信息学常用的基因注释工具2.一般掌握：生物信息学常用基因注释工具的使用方法3.熟练掌握：基因结构的主要组成部分（二）考核内容了解基因的结构及其分析方法，使用生物信息学方法解析基因的结构和功能。（三）考核要求1.识记：生物信息学常用的基因注释工具的种类2.领会：基因注释工具的使用方法3.应用：使用基因注释工具对基因结构和功能进行分析和注释4.分析：基因结构的主要组成部分5.综合：基因注释常用数据库的分类和功能6.评价：熟练使用生物信息学工具注释基因功能第五章高通量测序技术概要（一）学习目标1.一般了解：高通量测序技术的发展历程2.一般掌握：第一代测序技术（双脱氧终止法，化学降解法）；第三代测序技术（tSMS、SMRT和Nanopore三种单分子信号检测技术）3.熟练掌握：第二代测序技术（454测序技术，Solexa和Hiseq测序技术，SOLID测序技术），其中Illumina公司的Solexa和Hiseq测序技术的“边合成边测序”核心原理为重点学习内容。（二）考核内容1.高通量测序技术的发展现状2.高通量测序技术的种类及技术原理3.基因组重测序概念和流程4.转录组测序（RNA-seq）概念和流程5.染色质免疫共沉淀测序技术（ChIP-Seq）概念和流程（三）考核要求1.识记：高通量测序的概念；生物信息数据的主要类型。2.领会：不同高通量测序技术的优势与劣势。3.应用：要求学生能够解释高通量测序技术在园艺植物育种工作中的作用。4.分析：利用本章知识，解释多种遗传物质信息获取的方式。5.综合：要求学生能够利用本章节知识，理解传统测序技术和现代高通量测序技术的优缺点，提出解析基因组、转录组、蛋白质组等组学信息的方法和途径。6.评价：高通量测序技术对分子育种的发展进行评价。第六章

基因表达分析（一）学习目标1.一般了解：基因表达的生物学意义。2.一般掌握：基因表达的概念和特点；转录组测序的原理和一般步骤。3.熟练掌握：转录组数据处理和分析，差异表达基因鉴定与注释。（二）考核内容1．细胞质遗传的概念和特点，母性影响及与细胞质遗传的区别。2．叶绿体遗传的现象及遗传的分子基础；线粒体遗传的现象及遗传的分子学基础。3．雄性不育的类型及遗传特点，雄性不育发生的机理及质核不育型在三系配套制种中的应用。（三）考核要求1.识记：RNA-seq、qPCR、FPKM。2.领会：相对定量和绝对定量的区别、转录组测序的基本原理。3.应用：要求学生能够利用本章知识，熟悉转录组分析的软件，完成两个样本的转录比对分析。4.分析：利用本章所学知识，分析差异表达基因在不同样品间作用。5．综合：要求学生能够利用本章知识，掌握转录组分析流程，能够解释基因差异表达的原因。6.评价：要求学生通过本章节内容的学习，评价基因表达在生命活动中的角色，从表达稳定性来评价不同基因的功能重要程度。第七章网页工具的使用（一）学习目标1.一般了解：生物信息学常用网页工具的种类及其功能2.一般掌握：生物信息学常用网页工具的选用3.熟练掌握：生物信息学常用网页工具解决生物学问题的方法（二）考核内容了解生物信息学常用网页工具的种类和应用场景，熟练掌握生物信息学常用网页工具解决生物学问题的方法和操作步骤。（三）考核要求1.识记：生物信息学常用网页工具的种类2.领会：常用网页工具的应用场景3.应用：使用多种网页工具解决生物学问题4.分析：常用网页工具解决生物学问题的方法5.综合：各个网页工具的优缺点6.评价：掌握生物信息学常用网页工具的操作步骤第八章生物信息学计算机基础（一）学习目标1.一般了解：计算机科学在生物信息学发展中的重要性；Linux操作系统、Python和R等编程语言的工作原理。2.一般掌握：Linux操作系统的安装、Python和R语言的安装。3.熟练掌握：LinuxShell常用命令的使用；Python和R编程语言的语法规则。（二）考核内容1.Linux系统的安装；文件和目录管理；权限管理；Conda环境下软件包的管理。2.基本数据类型；字符串和文件；函数和代码复用；程序的控制结构；程序的循环结构；图形的绘制。3.基本数据类型；数据类型的转换；数据的读取和写入；自编函数；图形的绘制。（三）考核要求1.识记：Linux系统的发展、特点和框架结构。2.领会：编程语言在生物信息数据分析过程中的重要性和必要性。3.应用：要求学生编写程序解决实际科研问题。4.分析：利用本章节所学知识分析不同类型的生物信息数据。5.综合：要求学生能够利用本章知识，能够独立完成一项组学数据的质量控制，定量分析以及生物学信息的挖掘。6.评价：从学生对计算机语言的理解程和使用程度，学生编写程序的正确性、整洁性以及高效性三方面进行评价。三、实验、实习教学部分的考核要求1.掌握NCBI等数据库的使用方法。2.了解序列比对的基本原理，掌握进化树构建的方法。3.掌握生信在线工具的使用方法。4.了解基因注释的基本原理，完成相关基因功能注释。5.掌握蛋白质结构与启动子原件预测的方法。6.理解RNA-seq的基本原理，掌握下机数据处理分析方式。7.了解linux系统，Python,R等编程语言。四、考核方式1.期末考试采用课程论文方式进行评价。2.阶段性测评为每章内容学习结束进行，设置1-2道练习题，时间为15-20分钟。3.课堂表现主要根据课堂考勤、上课回答问题情况进行打分。4.课程实验主要根据学生操作的熟练程度、实验结果的正确性及实验报告的撰写情况打分。五、成绩评定1.平时成绩时成绩由三部分组成，分别为阶段测评、课堂表现和课程实验成绩。阶段测评：根据阶段测评的成绩评定。课堂表现：根据学生课堂考勤、上课回答问题情况进行综合评定。课程实验：依照学生实验课程课堂表现及实验报告进行综合评定。平时成绩所占比例50%。2.期末成绩课程论文等考核方式；所占比例50%3.综合成绩最终成绩100分=平时成绩×50%+