福建农林大学

大数据时代的生物信息学

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课程概述

“大数据”是时下最火热的词汇,是各行业人士争相追捧的利润焦点。自1977年2月,Sanger与他的同事发表了第一个生物体的完整基因组序列以来,生物学大数据时代也宣告来临。生物学大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些大数据所蕴含生物学知识的提取。“大数据时代的生物信息学”课程组期望通过在线课程方式,从生物学大数据的来源、生物学大数据分析策略、生物学大数据开发与应用的案例分析三个方面,系统展现“生物学大数据时代”的课程内容。

本课程的特色:一是团队强,以我校教师授课为主,同时邀请来自高校或科研机构的专家学者以其所长参与讲课。二是内容新,“大数据”与“大数据分析”都是当前最热门的研究领域,本课程一方面有助于学生了解生命科学的前沿,拓展学生的视野;另一方面,也有助于学生掌握生物学大数据处理分析的总体思路和方法。


证书要求

1. 完成所有课程的学习;

2. 完成课程视频中的测试题;(30分)

3. 完成4次主观题作业;(30分)

4. 参加课程考试,并完成考试内容(40分)。

5. 优秀学员要求:

5.1 完成1、2、3、4中的作业,并且总分超过85分可以获得优秀学员。

5.2 其它对课程有特殊贡献的学员,可以获得10分加分;包括推广课程、积极帮助其他学员,以及积极帮忙改进课程的学员。

预备知识

普通生物学、分子生物学、生物化学

授课大纲

“大数据时代的生物信息学”精品在线课程大纲

(32学时、2.0学分)

第一章:绪论

  1. 大数据的特征与价值

  2. 生物学大数据时代特征

  3. 生物信息学的发展与应用

第二章:生物学数据库及其搜索

1. 核酸数据库及其在线搜索

2. 蛋白质数据库及其在线搜索

3. 序列比对工具BLAST

第三章:生物大数据分析

1. 基因组测序技术原理

2. 基因组测序方式与质量控制

3. 基因组de novo 组装与注释

4. 基因组Reference 组装与分析

5. 转录组测序与分析

6. 生物学大数据在农业上的应用

7. 生物学大数据在医学上的应用

第四章:其他

1. R语言在生物信息学上的应用

2. PERL在生物信息学上的应用

3. 统计学在生物信息学上的应用