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《计算生物学导论》(课程号00333280)
(Introduction to Computational Biology,Course No. 00333280)
(2018年秋季学期,每周3学时,时间:每周二15:10-17:00;双周四6:40-8:30;地点:老地学楼102教室)


      本课程是生物医学工程专业本科生专业课,同时面向生物、医学以及计算机、数理科学等对生命科学感兴趣的相关专业高年级本科生。计算生物学以现代分子生物学数据作为主要研究对象,发展理论模型和计算方法,揭示以基因组、转录组、蛋白质组以及代谢组为主的生物复杂性,以及生长、发育、遗传、进化、疾病等生命现象的根本规律。本课程主要偏重理论建模和算法的学习,包括多元统计分析方法、随机过程模型、信息论方法、机器学习方法等,并讨论上述各种方法在实际研究中的应用(包括基因序列信息分析、基因预测、基因芯片的数据分析处理、蛋白质分类和结构预测、分子进化及系统发育树、生物网络等重要问题)。


课堂讲义(教学大纲下载:/tpic/file/20180925/20180925135854585458.pdf;课件随教学进度上传,*为选讲内容):
第一讲 绪论(下载:/tpic/file/20180925/20180925141031153115.pdf
      1.1 从人类基因组计划说起
      1.2 计算生物学/生物信息学——源自基因组学的科学问题
      1.3 计算生物学/生物信息学主要研究内容和方法
第二讲 计算生物学的生物学基础(下载:/tpic/file/20181009/20181009023540934093.pdf
      2.1 What is life?——从薛定谔的思考到双螺旋的发现
      2.2 生命的演化和分类
      2.3 生命的分子组成
      2.4 遗传的分子基础
第三讲 分子生物信息数据的发展及挑战(下载:/tpic/file/20181011/20181011180268116811.pdf
      3.1 分子生物信息数据库概述
      3.2 常用的一级数据库
      3.3 常用的二级数据库
      3.4 数据库格式及相关问题
      3.5 高通量生物信息数据的发展
第四讲 计算生物学研究方法 I(下载:/tpic/file/20181025/20181025035724882488.pdf
      4.1 计算生物学/生物信息学研究的三个层面
      4.2 计算生物学的数学基础
      4.3 计算生物学/生物信息学方法总览
第五讲 计算生物学的基本问题(下载:/tpic/file/20181120/20181120121547074707.pdf
      5.1 基因组与基因组学
      5.2 蛋白质组与蛋白质组学
      5.3 生物大分子结构模拟和药物设计
      5.4 基于高通量测序的计算生物学问题
      5.5 计算生物学的蓝图
第六讲 计算生物学研究方法 II:多云统计分析 (下载:/tpic/file/20181124/20181124125636793679.pdf
      6.1 多元统计分析概述
      6.2 回归分析方法
      6.3 判别分析方法
      6.4 聚类分析方法
第七讲 计算生物学研究方法 III:机器学习方法与人工智能
(下载:/tpic/file/20181218/20181218135894529452.pdf
      7.1 人工智能与机器学习方法概述
      7.2 基于Markov随机过程的机器学习算法
      7.3 人工神经网络方法

专题1 序列比对及Blast的应用(授课人:杨龙澍博士)(下载:/tpic/file/20181124/2018112413020513513.pdf
专题2 基因调控网络研究(授课人:李方廷老师)(下载:/tpic/file/20181124/20181124130229322932.pdf
专题3 分子进化与基因组演化(下载:/tpic/file/20190103/2019010318200509509.pdf


作业题目

第一次作业:10月9日课堂提交
第二次作业:10月30日课堂提交
第三次作业:12月4日课堂提交


期末研究实践大作业

注意:工学院课程报告专用纸封面下载
大作业内容(下载/tpic/file/20181211/20181211142262176217.pdf):
请根据你获得的一组模拟测序数据,完成以下研究内容:
第一题(总分40分):选择你认为合适的生物信息学方法和工具,判断你所分析的群落由哪5个物种组成,并估计出它们在群落中的种群数量比例。请完整地阐述你的分析方法、工具和分析过程,并明确清楚地报告你的分析结果。
第二题(总分20分):基于这一群落的DNA测序数据,请你进行DNA序列的计算生物学分析研究,探讨DNA序列的复杂性规律。具体分析内容和方法不限。请完整地阐述你的分析方法、工具和分析过程,并明确清楚地报告你的分析结果。
要求:
1、研究结果必须以期末课程报告的形式提交,根据工学院的要求,封面应该统一使用《北京大学工学院课程报告专用纸》(从工学院教学网页下载),打印成册,格式如下:(1)第1页封面题目:《计算生物学导论》研究实践报告;(2)第2页摘要:简要阐述你的研究工作,不超过1页;(3)第3页起报告正文:写作要严谨、详实,结构清晰,图表要清楚。要写明使用的程序、工具(例如用何种程序语言开发),特别要对结果进行分析、评论和讨论。
2、教师根据提交的报告进行评分,占学期总成绩的60%。
3、提交时间:2019年1月20日(周五)下午2:00-5:00交至廖凯原楼2-102室。


(Updated in Fall, 2018)