Bioinformatics

课程简介

1. 原则性测序技术，序列组装，序列对齐，变异识别与注释，DNA基础模型，基因组编辑 - 实践性教程：FastQC，Megahit，BLAST 2. 原则性RNA测序，RNA读取映射，基因表达量化，差异基因表达分析，基因集富集分析 - 实践性教程：DESeq2，g:Profiler，MetaScape，GSEA 3. 基因调控元件的基本概念，转录因子分析，DNA甲基化，染色质可及性，组蛋白修饰，三维基因组 - 单细胞测序技术，单细胞数据的特点，降维，细胞类型注释，单细胞基础模型，空间组学技术 4. 单细胞RNA测序数据使用Seurat进行分析的实践性教程 5. 基础蛋白质组学，生物质谱（MS）和液相色谱-MS仪器的基本理论，蛋白质鉴定，定量蛋白质组学，翻译后修饰（PTMs），MS数据的分析与生物信息学 - 基础代谢物和代谢组学技术，预处理，使用单变量和多变量数据分析代谢组学数据，代谢途径和网络分析的代谢组学下游分析，多组学简介 6. 使用MetaboAnalyst进行代谢组学数据的实践性教程

学习目标

本课程向学生介绍生物信息学的基本原理，特别关注其实用方面。学生将学习如何选择和使用合适的软件进行生物信息学分析。此外，还将涵盖最新的主题，如生物AI模型。

先修要求

先修课程 DNA 技术、生物化学、分子生物学、细胞生物学 同期课程 无

教学模式

讲座将作为主要内容传递工具。学生将在辅导课和作业中通过实践学习相关软件和编程。还将包含一个自主学习环节，要求学生撰写一篇关于生物信息学有趣应用的学期论文。参考材料将在课前和课上分发，来自图书馆和互联网，其中软件会不断更新。计算实验室实践将用于学习如何进行数据库搜索和基因/蛋白质功能分析。