生物信息学实验教学大纲
生物信息学分析上机实验教学大纲
生物信息学分析上机实验教学大纲一、制定本大纲的依据依据《生物信息学分析教学大纲》制定本上机实验大纲。
生物信息学是当今生命科学和自然科学的核心领域和最具活力的前沿领域之一，是一门新兴的交叉学科，是现代生物学研究的重要工具。
它所研究的材料是生物学的数据，而它进行研究所采用的方法，则是从各种计算技术衍生出来的。
随着Internet的广泛应用和基因组研究的深入进行，生物信息学也得到了飞速的发展。
只有通过系统的理论学习和实际的上机操作，才能使学生了解当今生物信息学网络资源，学会常用生物信息数据库查询、数据库搜索方法、生物大分子序列分析和分子进化分析软件等的使用方法，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。
二、本实验课程的具体安排实验项目的设置及学时分配三、本实验课在该课程体系中的地位与作用根据《生物信息学分析教学大纲》开设的上机实验，能够使学生掌握生物信息学的基础知识与概念，了解生物信息学网络资源，实践具体的操作方法。
培养学生具有生物信息学方面的理论基础和基本技能，并且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。
四、学生应达到的实验能力与标准：通过上机实验的开设，学生应了解生物信息学的主要内容, 理解生物信息技术的原理和应用领域，掌握并能使用生物信息学的基本工具，提高分析和解决实际问题的能力，为今后开展相关研究打下基础。
通过上机实验具体的操作过程，学生应达到以下要求：1、熟悉并掌握各生物数据库的查询检索方法。
2、了解生物大分子结构生物信息学的内容与分析方法。
3、熟悉网上数据分析预测工具的使用。
4、培养学生进行生物绘图、生物计算、数据处理、分析结果的基本能力。
5、培养学生独立从事科研实验的技能和素养、与组员分工合作能力及对在上机实验过程中遇到问题的解决能力。
五、上机实验的基本理论与实验技术知识：实验一常用分子生物学数据库的使用基本要求：了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源，掌握主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
生物信息学教学大纲（huangyuan）
《生物信息学》教学大纲学时。
授课时间：第6学期，讲授36学时，上机实验18学时。
第1章生物信息学概论1.1 生物信息学的概念和发展历史生物信息学的概念和发展历史1.1.1 生物信息学的定义生物信息学的定义1.1.2 生物信息学兴起的生物学和计算机技术背景生物信息学兴起的生物学和计算机技术背景1.1.3 国内外生物信息学发展历史国内外生物信息学发展历史1.2 生物信息学的生物学基础生物信息学的生物学基础1.2.1 分子生物学基础分子生物学基础1.2.2 基因组学基础基因组学基础1.3 生物信息学的计算机和网络基础生物信息学的计算机和网络基础1.3.1 计算机硬件平台(PC、MACINTOSH、Workstation、Supercomputer) 1.3.2 计算机操作系统（WINDOWS、MAS OS、UNIX/LINUX）1.3.3 数据库技术数据库技术1.3.4 计算机算法计算机算法1.3.5 计算机编程语言(C++, VB, PERL, HTML, XML) 1.3.6 网络技术（WWW、FTP、BBS、EMAIL、）1.4 生物信息学的数学基础生物信息学的数学基础1.4.4 离散数学离散数学1.4.2 概率论与数理统计概率论与数理统计1.4.3 人工神经网络人工神经网络1.4.4 数据挖掘数据挖掘1.5 生物信息学的产业化生物信息学的产业化1.5.1 生物信息学的产业化生物信息学的产业化1.5.2 国内外生物信息学公司和著名产品简介国内外生物信息学公司和著名产品简介1.6 生物信息学研究内容和发展前景展望生物信息学研究内容和发展前景展望1.6.1生物信息学的主要研究内容生物信息学的主要研究内容1.6.2 后基因组时代生物信息学的研究方向后基因组时代生物信息学的研究方向1.6.3 生物信息学的发展前景生物信息学的发展前景第2章分子生物学数据库2.1 生物学数据库概述生物学数据库概述2.1.1 数据库的分类数据库的分类2.1.2 数据格式数据格式2.1.3数据库的冗余与偏误数据库的冗余与偏误2.2 核苷酸序列与基因组数据库核苷酸序列与基因组数据库2.2.1 GenBank数据库与ENTREZ网络服务（2.1.1 1 GenBank序列数据库简介, 2.1.1.2 一级和二级数据库, 2.1.1.3 数据库格式2.1.1.4 数据库, 2.1.1.5 剖析GenBank Flatfile））2.2.2 EMBL核苷酸序列库与EBI网络服务网络服务2.2.3 DDBJ数据库数据库2.2.4密码子使用与核苷酸信号数据库密码子使用与核苷酸信号数据库2.2.5基因组序列数据库GSDB 2.2.6人类基因组数据库GDB 2.2.7模式生物基因组数据库MGD、ECDC、NRSub 2.2.8基因组的图形交互显示和检索、浏览工具资源基因组的图形交互显示和检索、浏览工具资源2.3 蛋白质序列与模式、同源性数据库蛋白质序列与模式、同源性数据库2.3.1蛋白质序列数据库PIR-International 2.3.2蛋白质序列数据库SWIIS-PROT 2.3.3 蛋白质家族分类数据库蛋白质家族分类数据库2.3.4蛋白质基序与结构域数据库（蛋白质基序与结构域数据库（ Prosite、Blocks、PRINTS和SBASE数据库）数据库） 2.4 结构数据库结构数据库2.4.1结构数据库简介结构数据库简介2.4.2 PDB：Brookhaven国家实验室蛋白质数据库国家实验室蛋白质数据库2.4.3 MMDB：NCBI的分子建模数据库的分子建模数据库2.4.4 结构文件格式结构文件格式2.4.5 结构信息显示结构信息显示2.4.6 数据库结构浏览器数据库结构浏览器2.5 基因和分子的互作和代谢途径信息数据库基因和分子的互作和代谢途径信息数据库2.5.1基因和基因组百科全书数据库KEGG 2.5.2 E.coliK-12基因组和代谢途径数据库基因组和代谢途径数据库2.5.3 E.coli基因及其产物的数据库GenProtEC 2.5.4果蝇的遗传和分子数据的数据库FlyBase 2.6 RNA核苷酸序列数据库核苷酸序列数据库2.6.1 18S RNA 2.6.2 28S RNA 2.6.3 5S RNA 2.6.4 Mt rna 2.7 线粒体DNA数据库数据库2.7.1 MITOMAP 2.7.2 MmtDB 2.8 免疫球蛋白、T细胞受体、MHC的整合数据库lMGT 2.9 突变数据库突变数据库2.10 放射杂交作图数据库Rhdb 2.11 限制酶数据库REBASE与分子探针数据库MPOB 2.12 其它遗传学与分子生物学资源其它遗传学与分子生物学资源2.13 数据库中存在的问题及使用注意事项数据库中存在的问题及使用注意事项第3章序列比对与数据库检索3.1 序列比对概述序列比对概述3.1.1序列比对的概念和进化理论基础序列比对的概念和进化理论基础3.1.2序列比对的分类(双序列比对和多序列比对) 3.2 双序列比对双序列比对3.2.1 Needleman-Wunsch 算法算法3.2.2 Smith-Waterman 算法算法3.2.3 Karlin-Altchul 统计方法统计方法3.2.4 替换矩阵替换矩阵 (3.2.4.1 替换矩阵的一般原理；3.2.4.2 P AM 氨基酸替换矩阵；3.2.4.3 BLOSUM 氨基酸替换矩阵；3.2.4.4 DNA 替换矩阵) 3.2.5相似性得分、取代罚分与空位（Gap）罚分）罚分3.3 比对的统计学显著性比对的统计学显著性3.3.1 Monte Carlo仿真法仿真法3.3.2 BLAST得分显著性的Karlin-Altschul公式公式3.3.3局部配准的统计显著性局部配准的统计显著性3.3.4短序列配准的显著性评价短序列配准的显著性评价3.3.5核酸序列比较的显著性评价核酸序列比较的显著性评价3.4 多序列比对多序列比对3.4.1多序列比对的算法多序列比对的算法3.4.2 DNA多序列比对及其常用软件多序列比对及其常用软件3.4.3 蛋白质多序列比对及其常用软件蛋白质多序列比对及其常用软件3.5数据库搜索数据库搜索3.5.1 BLAST：核酸数据库搜索：核酸数据库搜索3.5.2 BLAST：蛋白质数据库搜索：蛋白质数据库搜索3.5.3 F AST A：另一种搜索策略：另一种搜索策略3.5.4 有空位对准的BLAST程度与位置特异的迭代BLAST程序程序3.6基因组长序列比对基因组长序列比对第3章DNA序列的统计学与信息学分析3.1单一序列的组成、关联性与信息学分析单一序列的组成、关联性与信息学分析3.1.1 碱基组成碱基组成3.1.2 碱基相邻频率碱基相邻频率3.1.3同向与反向重复序列分析同向与反向重复序列分析3.1.4 DNA 序列的几何学分析——Z 曲线曲线3.1.5核苷酸序列的长程相关与非线性方法核苷酸序列的长程相关与非线性方法3.1.6长程互作对DNA的结构和可变性的作用的结构和可变性的作用3.1.7重复对熵的影响重复对熵的影响3.1.8编码片段的相互信息编码片段的相互信息3.1.9 DNA序列的模式结构序列的模式结构3.1.10 语言学复杂性测度语言学复杂性测度3.1.11 非编码区（“Junk”DNA）基因组序列）基因组序列3.2 密码子指纹与密码子使用偏好性分析密码子指纹与密码子使用偏好性分析3.2.1单、双核苷酸的相对丰度和基因组指纹分析单、双核苷酸的相对丰度和基因组指纹分析3.2.2密码子频率和密码子指纹密码子频率和密码子指纹3.2.3基因间和基因类间的异质性基因间和基因类间的异质性3.3编码DNA片段的长度与GC含量含量3.4重叠基因的信息论问题重叠基因的信息论问题3.7 功能相关基因在两个基因组间或内部的聚类关系功能相关基因在两个基因组间或内部的聚类关系3.7.1基因组比较与基于功能组成的物种间的比较基因组比较与基于功能组成的物种间的比较3.7.2两个细菌基因组间或内部的聚类关系两个细菌基因组间或内部的聚类关系3.8 真核生物的基因表达调控（表达促进网络）真核生物的基因表达调控（表达促进网络）3.8.1相对同义密码子使用值与密码子适应指数相对同义密码子使用值与密码子适应指数3.8.2信息聚类方法与自身一致信息聚类信息聚类方法与自身一致信息聚类3.8.3碱基组成及相关性与基因表达的关系碱基组成及相关性与基因表达的关系第4章核酸序列的信号和功能识别4.1 固定序列模式检索固定序列模式检索4.2 短寡聚核苷酸序列的随机出现机率短寡聚核苷酸序列的随机出现机率4.3 编码区DNA寡聚体出现频率寡聚体出现频率4.5 蛋白质基因识别蛋白质基因识别4.5.1开放阅读框架分析开放阅读框架分析4.5.2编码区识别4.5.2.1碱基组成偏歧法4.5.2.2密码子使用法4.5.2.3密码子偏歧法密码子偏歧法4.5.3基因识别4.5.3.1GenLang基因识别4.5.3.2GRAIL基因识别基因识别4.5.4基因识别的一些相关程序4.5.4.1发现和屏蔽重复4.5.4.2序列相似性与标纹数据库搜其它功能信号识别 索4.5.4.3整合的基因识别4.5.4.4序列片段的编码区分析4.5.4.5其它功能信号识别4.4 核酸序列的特殊信号检索核酸序列的特殊信号检索4.4.1基准序列频率表和权值矩阵法基准序列频率表和权值矩阵法4.4.2启动子分析启动子分析4.4.3内含子/外显子剪接位点识别外显子剪接位点识别4.4.4 翻译起始位点和翻译终止位点识别翻译起始位点和翻译终止位点识别4.6 编码序列翻译编码序列翻译4.7限制性酶作图限制性酶作图4.7.1限制性酶位点寻找限制性酶位点寻找4.7.2 绘制限制酶作图绘制限制酶作图4.8 PCR引物和寡核苷酸探针设计引物和寡核苷酸探针设计4.8.1.2 通用PCR引物的类型和一般要求; ; 4.8.1.2 4.8.1.1 PCR4.8.1 引物设计（4.8.1.1 通用 PCR引物设计方法; 4.8.1.5 4.8.1.4 从蛋白质序列设计简并引物; ; 4.8.1.5 4.8.1.3 特异性PCR引物设计方法; ; 4.8.1.4 OLIGO6和PRIMER PREMIER 软件使用）软件使用）4.8.2 用于检测相关基因的简并探针设计用于检测相关基因的简并探针设计第5章RNA序列分析与结构预测5.1 RNA标纹识别和局部结构配对标纹识别和局部结构配对5.1.1信号搜索：概率方法信号搜索：概率方法5.1.2信号搜集：模式匹配方法信号搜集：模式匹配方法5.1.3 tRNA的二级结构预测的二级结构预测5.1.4 RNA序列的局部结构配准序列的局部结构配准第6章蛋白质序列分析与结构预测方法6.1 多肽理化性质计算与预测多肽理化性质计算与预测6.1.1 多肽分子量、等电点、电荷分布和酶切特征预测多肽分子量、等电点、电荷分布和酶切特征预测6.1.2 多肽亲水性/疏水性分析与制图疏水性分析与制图6.1.3 多肽抗原位点分析多肽抗原位点分析6.1.4 多肽多肽6.2 蛋白质家族与蛋白质分类蛋白质家族与蛋白质分类6.2.1蛋白质家族与超家族蛋白质家族与超家族Blocks分类方法6.2.2.2加权特征标纹分类方法6.2.2.4 6.2.2 蛋白质分类的方法（6.2.2.1 6.2.2.1 BlocksProfile 方法）方法）6.3蛋白质序列模式和结构域模式分析蛋白质序列模式和结构域模式分析6.3.1基准序列（序列模式）：标纹、标志、指纹和地点：标纹、标志、指纹和地点 6.3.2序列结构域与模式匹配方法6.3.2.1频率表方法6.3.2.2权值矩阵法：Profile 分析分析6.4蛋白质结构预测与分子设计蛋白质结构预测与分子设计6.4.1蛋白质结构预测蛋白质结构预测6.4.2蛋白质二级结构和和折叠类预测蛋白质二级结构和和折叠类预测6.4.3三级结构预测三级结构预测6.4.3合理药物分子设计合理药物分子设计第7章 核酸和蛋白质序列的进化分析7.1 分子系统发育概述分子系统发育概述7.2 系统发育模型的组成系统发育模型的组成7.2 系统发育数据分析的一般步骤系统发育数据分析的一般步骤7.3 建立数据模型（比对）建立数据模型（比对）7.4 决定取代模型决定取代模型7.5 建树方法建树方法7.5.1 距离矩阵法(UPGMA,NJ) 7.5.2 最简约法最简约法7.5.3 极似然法极似然法7.6 进化树搜索进化树搜索7.7 确定树根确定树根7.8 评估进化树和数据评估进化树和数据7.9 系统发育软件(MEGA2, PAUP*, MACCLADE, PHYLIP) 第8章 基因组测序与分析8.1 DNA 测序与序列片段的拼接测序与序列片段的拼接8.1.1 DNA 测序的一般方法测序的一般方法8.1.2 DNA 测序策略(8.1.2.1 从遗传图谱、物理图谱到基因组序列图谱；8.1.2.2 鸟枪测序法（shotgun shotgun sequencing sequencing ）；8.1.2.3 引物步查法（primer primer walking walking ）；8.1.2.4 限制性酶切-亚克隆法（restriction endonuclease digestion and subcloning ）8.1.3 序列片段的拼接方法序列片段的拼接方法8.2 编码蛋白质基因区域的预测编码蛋白质基因区域的预测8.2.1 从序列中寻找基因从序列中寻找基因 (8.2.1.1 基因及基因区域预测；8.2.1.2 发现基因的一般过程；8.2.1.3 解读序列) 8.2.2基于编码区特性的最长ORF 法等法等8.2.3 数据库相似性搜索法数据库相似性搜索法8.2.4 神经网络法神经网络法8.2.5 隐马尔可夫模型法（HMM ）8.3 基因组的比较基因组的比较8.3.1比较基因组学比较基因组学8.3.2 基因组多样性基因组多样性8.3.3 基因组比较的方法基因组比较的方法8.4 人类基因组制图与测序人类基因组制图与测序8.4.1人类基因组制图人类基因组制图 (8.2.1.1遗传图, 8.2.1.2物理图, 8.2.1.3序列图, 8.2.1.4转录图（表达图）与cDNA 文库构建) 8.4.2 基因组遗传图的构建方法基因组遗传图的构建方法 (8.2.2.1检测连锁与估计重组率, , 8.2.2.28.2.2.2估计相对图距和推测多位点测序, 2.2.1图距与交叉干涉, 2.2.2推测多位点测序) 8.5 基因组物理图谱与测序基因组物理图谱与测序 (8.5.3.1克隆与克隆库, 8.5.3.2随机克隆重叠构图) 8.6锚定法作图锚定法作图8.7检测重叠的Bayes 方法8.5.1重叠构型8.5.2重叠检测重叠检测8.8由随机克隆的指纹法组装物理图由随机克隆的指纹法组装物理图8.9用Y AC 克隆构造人类基因组图谱的策略设计克隆构造人类基因组图谱的策略设计8.10采用高冗余度的亚克隆库采用高冗余度的亚克隆库 8.11 Conting 图或克隆定序图或克隆定序8.12 直接作图法直接作图法8.11有序鸟枪测序作图的仿真分析有序鸟枪测序作图的仿真分析8.14定位克隆的流水线鸟枪策略定位克隆的流水线鸟枪策略8.15放射杂交作图和FISH 作图作图第9章 功能基因组信息学9.1功能基因组信息学概述功能基因组信息学概述9.2 基因表达数据分析基因表达数据分析9.3 第10章 生物多样性信息学和神经生物信息学10.1 生物多样性信息学生物多样性信息学10.2 神经生物信息学神经生物信息学生物信息学实验教学大纲实验1. 常用分子生物学数据库的使用和数据格式、数据库查询与下载常用分子生物学数据库的使用和数据格式、数据库查询与下载实验2. DNA 序列的统计学、信息学和功能分析序列的统计学、信息学和功能分析实验3 蛋白质序列分析和结构预测蛋白质序列分析和结构预测实验4. 核酸和蛋白质序列的进化分析(CLUSTALX 、MEGA2软件的使用) 实验5. 使用Oligo 和PrimerPremier 软件设计PCR 引物引物实验6. 常用重要生物信息学软件使用方法（DNAStar 、OMIGA 、V ectorNT suite ）。
《生物信息学》课程教学大纲
《生物信息学》课程教学大纲课程编号：0235212课程名称：生物信息学总学时数：28学时实验学时：0学时先修课及后续课：先修课有《普通生物学》、《生物化学》、《微生物学》、《细胞生物学》、《遗传学》、《基因工程》、《分子生物学》。
一、说明部分1、课程性质生物信息学是生物工程专业的选修课程，适宜于已有生物化学和分子生物学基础的学生。
生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，因此本课程在人才培养过程中具有很重要的地位。
本课程系统地概括了该学科的核心内容，包括主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、多序列比对和进化树分析、序列的一般分析、生物信息学在人类基因组研究计划中的应用及蛋白质组信息学等主要内容。
2、教学目标及意义使学生学习、掌握生物信息学的先进理论知识和技术，掌握信息时代彼此相互学习、相互交流医学知识必不可少的现代工具和技术手段。
3、教学内容及教学要求（1）要求学生掌握生物信息学的基本理论知识和基本概念，熟悉生物信息学的相关技术方法，特别是分子生物学中常用的关键技术及常用软件。
（2）考虑到生物信息学实践性很强的特点，结合生物医学实际，设计了一些实验供学生练习操作，以巩固所学的知识和技术。
要求学生熟悉生物信息学的常用网络技术方法，掌握网络技术基本要领。
4、教学重点、难点重点：生物信息学的概念、主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。
难点：主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。
通过系统的学习，使学生能够掌握生物信息学的基础知识与概念、运用生物信息学成果解决生命科学相关问题的基本方法与途径，培养分析问题与解决问题的能力；了解生物信息学网络资源，开拓视野；培养对生物工程专业课程研究的兴趣。
5、教学方法与手段在教学方法上采取课堂讲授为主，辅以多媒体课件、网上数据库使用等，以加强学生对理论知识的消化和理解，在教学过程应注意积极启发学生的思维，培养学生发现问题和解决问题的能力。
生物信息学综合实验课程教学大纲
*课程简介（Description）
本课程是对前面三年生物信息学本科专业学习的一个总结，强调学生对核酸、蛋白质序列的分析算法、结构和功能注释方法的认识和实现，同时还对组学数据分析中常用的统计学、信息学、机器学习和数据挖掘方法进行全面总结，并结合学科发展的前沿，对出现的新技术和新方法进行深入的分析和探索，旨在培养学生全面的生物医学数据科学研究和开发的能力。
*教学内容、进度安排及要求
(Class Schedule
&Requirements)
教学内容
学时
教学方式
作业及要求
基本要求
考查方式
生物信息学中的高性能计算
8
讲解/上机实验/案例实现
掌握并行集群构建的方法，MPI并行编程的实现，GPU编程实现（可选）；了解云计算平台
掌握并行计算的分类，并能加以实现，
完成编程作业
8
学生口头报告
结合学科最高水平杂志文章和自己的研究思路，开展项目研究
独立从事生物信息学的研究和开发的能力
口头报告
*考核方式
(Grading)
项目报告（70%）+口头报告（30%）
Project reports (70%), Oral presentation (30%)
*教材或参考资料
(Textbooks & Other Materials)
*课程简介（Description）
This course is comprised of a series of computational hands-on exercises emphasizing the fundamentals of computational algorithms on nucleotides, protein sequences and the respective functional annotations; it also includes an introduction to the analysis of network-based complex biological systems. Topics covered in the
生物信息学实验大纲
生物信息学实验大纲 1. 引言。
介绍生物信息学的定义和作用。
解释生物信息学在生命科学研究中的重要性。
概述实验大纲的目标和结构。
2. 基础知识。
DNA、RNA和蛋白质的结构和功能。
基因组学和转录组学的基本概念。
基本的计算机科学和统计学原理。
3. 数据库和工具。
常用的生物信息学数据库和工具的介绍。
如何使用数据库和工具来获取和处理生物学数据。
数据库搜索和数据挖掘的基本技巧。
4. 实验设计与数据采集。
设计合适的实验来回答特定的生物学问题。
选择适当的实验方法和技术来采集数据。
数据质量控制和实验重复性的考虑。
5. 数据分析与解释。
基因表达数据分析的基本流程和方法。
基因组序列分析的基本流程和方法。
蛋白质结构和功能预测的基本方法。
6. 数据可视化与报告。
使用图表和图形展示生物学数据。
如何撰写生物信息学实验报告和解释结果。
如何有效地传达实验结果和发现。
7. 实验案例分析。
分析和讨论一些生物信息学实验的案例。
探索不同研究领域中的生物信息学应用。
理解生物信息学在解决生物学问题中的潜力和局限性。
8. 实验项目。
学生根据所学知识设计和完成一个小型的生物信息学实验项目。
学生需要自行收集数据、分析数据并撰写实验报告。
导师或教师对学生的实验项目进行评估和指导。
这只是一个大致的生物信息学实验大纲，具体的内容和学习重点可能会因教育机构、课程设置和教师要求而有所不同。
希望这个概述能给你提供一些关于生物信息学实验的基本了解。
生物信息学教学大纲
生物信息学教学大纲生物信息学教学大纲引言：生物信息学是一门综合性学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，旨在利用计算机技术和统计方法来解析和理解生物学数据。
随着生物学研究的不断发展和高通量技术的广泛应用，生物信息学在生命科学领域中的作用日益重要。
为了培养具备生物信息学分析能力的专业人才，制定一份全面而合理的生物信息学教学大纲显得尤为关键。
一、课程目标生物信息学教学的主要目标是培养学生掌握基本的生物信息学理论和技术，具备生物信息学数据分析和解释的能力。
通过该课程的学习，学生将能够：1. 理解生物信息学的基本概念、原理和方法；2. 掌握常用的生物信息学工具和软件的使用；3. 学会生物序列分析、基因表达分析和蛋白质结构预测等生物信息学分析方法；4. 培养独立思考和解决生物信息学问题的能力；5. 培养团队合作和科学沟通的能力。
二、课程内容1. 生物信息学基础知识a. 生物信息学的定义和发展历程b. 生物学基础知识回顾c. 计算机科学基础知识回顾d. 统计学基础知识回顾2. 生物信息学数据库和工具a. 基因组数据库和工具b. 转录组数据库和工具c. 蛋白质数据库和工具d. 其他生物信息学数据库和工具3. 生物序列分析a. 基本序列分析方法b. 基因预测和注释c. DNA、RNA和蛋白质序列比对d. 序列比对算法和软件4. 基因表达分析a. 基因表达数据处理和分析流程b. 差异表达分析方法c. 基因共表达网络分析d. 基因表达数据可视化5. 蛋白质结构预测与分析a. 蛋白质结构预测方法b. 蛋白质结构数据库和工具c. 蛋白质结构分析方法d. 蛋白质结构可视化6. 生物信息学实践案例a. 基于生物信息学的研究案例b. 生物信息学在药物研发中的应用c. 生物信息学在农业和环境科学中的应用d. 生物信息学在人类健康和疾病研究中的应用三、教学方法为了提高学生的学习效果和培养实际操作能力，生物信息学教学应采用多种教学方法：1. 理论讲授：通过课堂讲解，向学生介绍生物信息学的基本概念、理论和方法。
生物信息学方法与实践 教学大纲
生物信息学方法与实践
一、课程说明
课程编号：280314Z10
课程名称：生物信息学方法与实践/Bioinformatics Method and Practice
课程类别：专业教育课程
学时/学分：16 /1
先修课程：生物化学、分子生物学
适应专业：生物科学
教材、教学参考书：
1．T.Charlie Hodgman 等著，陈铭，包家立, 黄炳顶等译．生物信息学(第二版)(中译版．北京：科学出版社．2013；
2. 陈铭主编．生物信息学．北京：科学出版社．2012；
3. 主编．分子生物学实验指导．长沙：中南大学出版社．2015．
二、课程设置的目的意义
生物信息学是生物科学专业选修课程，生物信息学是利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。
生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，包括对生物学数据的搜索、处理及利用。
通过课程教学使学生了解和掌握序列比对、基因识别、蛋白质结构预测、分子进化等基本知识与技能。
三、课程的基本要求
知识：
(l) 熟悉生物信息学常用数据库
(2) 掌握核酸序列分析方法
(3) 掌握蛋白质序列分析方法
(4) 了解分子进化分析方法
能力:
(l) 熟悉生物信息学主要数据库的检索方法
(2)掌握核酸与蛋白质序列分析的主要软件
素质：
（1）掌握比较扎实的生物信息学基础理论和技能的专业素质
（2）具有应用生物信息学研究方法开展科学研究的素质
四、教学内容、重点难点及教学设计
五、实践教学内容和基本要求
无
六、考核方式及成绩评定
七、大纲主撰人：、大纲审核人：。
生物信息学 教学大纲
生物信息学Bioinformatics40学时（理论课含实践）2学分一、课程性质、地位和任务生物信息学是生命科学领域和信息科学领域的应用型交叉学科，是一门新兴的交叉学科，是现代生物学研究的重要工具。
本课程的主要目的是使学生掌握利用因特网上的各种数据库和分析工具解释生命活动现象的基本理论和方法。
本门课程的开设是为了使学生了解目前生物信息学学科的研究内容和发展方向，培养学生具有生物信息学方面的理论基础和基本技能，并且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。
本课程是生命科学学类本科生的专业课，可供生物科学类、生物技术类、生物工程类本科生及研究生学习。
其先修课程主要有：遗传学、分子生物学、生物化学等。
二、课程教学基本要求1．以关键词或词组为基础的数据检索的方法和基本原理；2．以核酸和氨基酸序列为基础的数据检索分析的方法和基本原理；3．核酸和氨基酸序列分析、结构预测和功能分析的方法和基本原理；4．农业类生物数据库的利用。
三、课程教学大纲与学时分配第一章生物信息学学科的发展和研究内容（2学时）本章重点：理解和掌握生物信息学的发展简况和研究内容本章难点：生物信息学的研究内容1. 生物信息学学科发展简况（0.5学时）2. 生物信息学研究内容（0.5学时）3. 本课程主要内容（1学时）第二章生物数据库（8学时）本章重点：理解和掌握各类数据库的基本内容和检索方法。
本章难点：各种生物数据库包含数据的种类和检索。
1. 核苷酸数据库（2.5学时）2. 蛋白质数据库（2学时）3. 结构数据库（1学时）4. 酶和代谢数据库（1.5学时）5. 文献数据库（0.5学时）6. 向数据库提交、修改核苷酸和蛋白质序列（0.5学时）第三章关键词或词组为基础的数据库检索（4学时）本章重点：理解和掌握以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
本章难点：以关键词为基础的数据检索的基本方法和原理。
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生物信息学实验教学大纲
纪律要求
1、上课之前由班长把关进入，不要放其他人员入内。
2、进入机房不得随便走动喧哗，有问题请举手。
3、一人一台电脑，用自己的帐号和密码上网。
4、不得上与上课内容无关的网站，不可进行网络聊天及听歌。
5、按时完成上课内容，在下次上课前提交实验报告。
6、自备U盘将有关软件带好。
实验一生物信息数据库信息检索
一、实验内容
1、了解NCBI、DDBJ、EMBL上网的方法自学各网站相关介绍。
2、了解北大生物信息学中心等几大中文生物信息学网站。
3、了解一些生物论坛中有关生物信息学的部分。
如：Biooo和Bioon。
4、利用NCBI的Entrenz查询系统和EBI的SRS检索文献和核酸或蛋白质序列。
（phyA）并对照所学复习各字段的含义。
5、将所得记录的ID或Accession记录下来备用。
二、作业
1、记录相关网站及论坛网址（或如何查询到该网址的方法）。
2、找到编码拟南芥（arabidopsis）phyA（光敏色素A）蛋白的核酸序列编号。
并记录查找过程。
3、使用pubmed检查关键词phyA，记录检索出的条目数目。
实验二核酸及蛋白质序列的比对
一、实验内容
利用检索出的蛋白质和核酸序列进行序列比对并进行分子进化树分析。
二、实验步骤
1、键入上次实验获得的phyA的核酸序列编号（NM_100828），获得核酸及蛋白
质序列。
利用blastx程序寻找与phyA蛋白质序列相似性的序列→选择下列序列：sorghum propinquum（高粱）；zea mays（玉米）；oat（燕麦）；potato （马铃薯）；arabidopsis thaliana（拟南芥）；cyrtosia septentrionalis（血红肉果兰）→点击get select sequence按钮显示序列为纯文本格式文件→分别命名为各自的文件名保存在本地电脑上备用。
2、在数字基因网/找到dnaman及clustalx软件安装并进
行多序列比对及分子进化树分析。
3、利用ebi上提供多序列比对工具再作一次比对/clustalw/。
4、选作核酸序列的比对。
5、打开ncbi主页点击BLAST→学习网页左侧的BLAST FAQS及program guide
三、作业
1、绘制分子进化树，并标明各个物种phyA蛋白之间的序列相似性。
2、根据你所学生物分类的知识，试解释该分子进化树的合理性。
3、找出一条可能的保守序列（多条蛋白共同的氨基酸序列）。
实验三核酸序列分析（一）
一、实验内容
1、使用DNAMAN进行核酸基本信息分析
2、利用Internet中的资源对测序的核酸序列进行载体序列的识别与去除
3、核酸序列的电子延伸及电子表达谱分析
二、实验步骤
1、打开DNAMAN→新建文件→将phyA（NM_100828）的核酸序列复制到新建
文件中→全选该序列→点击载入序列图标→点击“序列”菜单选择“显示序列”分析phyA核酸序列的基本信息。
2、登陆NCBI→点击BLAST→选择special中的Screen for vector contamination
(VecScreen) →点击网页左侧的VecScreen下的Example查看结果。
自己任意提交一段核酸序列进行实验。
3、利用blastn程序，将phyA（NM_100828）的核酸序列复制到SEARCH中（注
意是FASTA格式）→选择数据库“EST”进行序列同源性检索。
选择同源性比分最高的一条EST序列，点击右边的字母“U”得到相应的UniGene编号，点击该编号的链接在其中①记录cDNA sources字段中的单词，即作电子表达谱分析。
②将参与形成UniGene Cluster的所有核酸序列下载到本地，利用DNAMAN软件进行组装，形成较长的新生序列。
三、作业
1、记录拟南芥phyA序列的序列组成
2、在VecScreen数据库中现有多少条载体序列的记录？
3、记录拟南芥phyA序列的电子表达谱分析结果和参与形成UniGene Cluster的
EST序列的条目数目。
实验四核酸序列分析（二）
一、实验内容
1、ORF分析
2、PCR引物设计
3、利用sequin软件练习序列提交
4、核酸序列的电子基因定位
二、实验步骤
1、登陆NCBI→选择ORF Finder→输入待分析序列（拟南芥phyA）的Accession
号（NM_100828）或序列进行分析。
2、以拟南芥phyA序列为模板，利用“Premier 5”软件进行PCR引物设计，对
照所学知识对引物进行分析。
3、操作sequin软件练习提交拟南芥phyA序列（选作）。
4、直接利用基因组序列定位A、将待分析序列（phyA）进行对基因组（plants
链接中的arabidopsis）数据库的同源性检索（可以直接输入NM_100828即可）。
B、得到确定基因组序列后点击“Genome View”观察其基因组结构。
C、点击
用红色标记所指示的染色体列表中选择所对应的染色体及区域。
三、作业
1、记录拟南芥phyA序列最长的ORF的起止区间。
2、记录得分最高的一对引物的碱基组成。
3、通过核酸序列的电子基因定位，phyA基因位于拟南芥的那条染色体上？
实验五未知蛋白质序列的功能预测
一、实验内容
已知一段蛋白质序列MEILCEDNTSLSSIPNSLMQVDGDSGLYRNDFNSRDANSSDASNWTIDGEN RTNLSFEGYLPPTCLSILHLQEKNWSALLTAVVIILTIAGNILVIMAVSLEKKL QNATNYFLMSLAIADMLLGFLVMPVSMLTILYGYRWPLPSKLCAVWIYLDVL FSTASIMHLCAISLDRYVAIQNPIHHSRFNSRTKAFLKIIAVWTISVGVSMPIPV FGLQDDSKVFKQGSCLLADDNFVLIGSFVAFFIPLTIMVITYFLTIKSLQKEAT LCVSDLSTRAKLASFSFLPQSSLSSEKLFQRSIHREPGSYTGRRTMQSISN EQKACKVLGIVFFLFVVMWCPFFITNIMAVICKESCNEHVIGALLNVFVWIGY LSSAVNPLVYTLFNKTYRSAFSRYIQCQYKENRKPLQLILVNTIPALAYKSSQ LQAGQNKDSKEDAEPTDNDCSMVTLGKQQSEETCTDNINTVNEKVSCV
请对其功能进行预测：
1、检查其基本属性及跨膜螺旋。
2、利用BLASTp程序检索高同源序列。
并比较结果。
二、实验步骤
1、利用DNAman软件进行跨膜螺旋分析。
2、浏览SWISSPROT网站并利用PROSITE数据库对该蛋白质的功能进行预测。
三、作业
1、该蛋白有无跨膜螺旋？
2、根据你的检索结果该蛋白的可能功能是什么？。