生物信息学教学大纲
生物信息学 教学大纲
生物信息学一、课程说明课程编号：090248Z10课程名称（中/英文）：生物信息学/Bioinformatics课程类别：选修学时/学分：32/2先修课程：数据结构、计算机程序设计基础、算法设计与分析、数据库原理适用专业：计算机科学与技术教材、教学参考书：1.琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译,《生物信息学算法导论》,化学工业出版社, 2007年2.吴祖建, 高芳銮, 沈建国, 《生物信息学分析实践》, 科学出版社, 2010年3.刘伟, 张纪阳, 谢红卫, 《生命科学与信息技术丛书:生物信息学》，电子工业出版社，2014年4.M.泽瓦勒贝(Zvelebil.M.), JO.鲍姆编, 李亦学, 郝沛主译，《理解生物信息学》，科学出版社，2012年5.《探索基因组学蛋白质组学和生物信息学》, 坎贝尔，海尔著，孙之荣主译, 科学出版社, 2007年6.李霞，《生物信息学》,人民卫生出版社，2010年二、课程设置的目的意义生物信息学是生物学与信息科学交叉融合形成的新兴学科,是计算机专业的选修课程。
课程主要介绍生物信息学的基本概念和热点的计算问题，通过对生物信息学基础知识和相关数据库的介绍及序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物信息学领域的热点计算问题的展开与探讨，引导学生全面认知和了解生物信息学的基本研究内容与研究方法、研究前沿问题和应用前景，把握国际学科发展脉搏，开拓学生的学术视野和培养学生初步具备创新科学研究的能力。
三、课程的基本要求按照本专业培养方案的培养要求，参照培养方案中课程体系与培养要求的对应关系矩阵，阐述本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求。
本课程通过对生物信息学的基本概念和热点计算问题的学习，使学生熟悉、掌握生物信息学的基本术语、基本原理、基本研究方法、重要核酸和蛋白质数据库，了解生物信息学领域的前沿问题和主要技术，能运用已学的算法技术解决序列比对、序列拼接、蛋白质结构与功能分析、生物网络分析及关键蛋白质与致病基因预测等生物计算问题。
生物信息学教学大纲
红河学院《生物信息学》课程教学大纲一、课程基本情况与说明（一）课程代码：（二）课程英文名称：bioinformatics（三）课程中文名称：生物信息学（四）授课对象：生物科学和生物技术专业本科生（五）开课单位：生命科学与技术学院（六）教材：1、生物技术专业：《生物信息学应用技术》，王禄山、高培基编，化学工业出版社，2008年2、生物科学专业：《生物信息学基础》，孙啸、陆祖宏、谢建明编，清华大学出版社，2005年（七）参考书目[1]《生物信息学》，DavidW.Mount著，钟扬等译，高等教育出版社，2003年[2]《基因组数据分析手册》，胡松年、薛庆中编，浙江大学出版社，2003年[3]《生物信息学中的计算机技术(Developing Bioinformatics Computer Skills)》，CynthiaGibas,Per Jambeck著，孙超等译，中国电力出版社，2002年[4]《生物信息学：基因和蛋白质分析的实用指南》，Andreas D. Baxevanis，Francis OuelletteB F著，李衍达、孙之荣等译，清华大学出版社，2000年[5]《生物信息学算法导论（An Introduction to Bioinformatics Algorithms ）》，琼斯，帕夫纳著，王翼飞等译，化学工业出版社，2007年（八）课程性质（五号宋体加粗）生物信息学是生命科学领域一门新兴的边缘学科，综合了生物学、计算机学、信息学、统计学等方面的知识。
该学科在学生掌握生物化学、遗传学、分子生物学以及计算机应用、高等数学等相关知识的基础上开设，属于生物类专业的专业课程（必修或选修）。
通过学习，学生能够加深对分子生物学和基因工程等课程的理解，并为进一步学习基因组学(genomics)和蛋白质组学(protemics) 奠定基础。
（九）教学目的1、给学生介绍生物信息学的主要内容以及未来可能的发展方向，为学生构建相关知识体系，开阔学生的视野，为将来进一步学习、科研打下基础。
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 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。
《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]：40253F50[英文名称]：Bioinformatics[课程性质]：专业选修课[先修课程]：生物化学、分子生物学、遗传学[适用专业]：植物保护等植物生产类专业[学分数]：1.5[总学时]：24[理论学时]：12[实践学时]：12一、课程简介生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
它是一门新兴的交叉学科，是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。
它采用信息科学、计算机科学、生物数学、比较生物学等学科的观点和方法对生命的现象及其组成分子（核酸、蛋白质等）进行研究，主要研究生命中的本质和规律，包括物质组成、结构功能、生命体的能量和信息交换传递等。
目前主要农作物全基因组测序均已完成，各类组学数据和重测序数据更是以指数方式迅猛增长。
该课程旨在让学时掌握如何充分利用海量的生物信息数据，从中挖掘和提取有用的信息，进而为开展分子标记辅助选择育种、分子设计育种服务。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑园艺专业课程教学大纲三、课程内容及其对课程目标的支撑（一）理论课课程内容及其对课程目标的支撑园艺专业课程教学大纲园艺专业课程教学大纲（二）实验课课程内容及其对课程目标的支撑园艺专业课程教学大纲四、课程考核及其对课程目标的支撑园艺专业课程教学大纲五、教材及主要参考书教材：《生物信息学应用教程》，孙清鹏主编，中国林业出版社，2012年6月，省部级规划教材园艺专业课程教学大纲参考书：（1）《生物信息学》，陈铭主编，科学出版社，2018年6月，第3版（2）《生物信息学》，樊龙江主编，浙江大学出版社，2017年7月六、课程英文简介Bioinformatics is a discipline which originally arose for the utilitarian purpose of introducing order into the massive data sets produced by the new technologies of molecular biology.。
生物信息学教学大纲
生物信息学教学大纲一、课程概述生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科知识的新兴交叉学科。
它旨在运用计算方法和工具对生物数据进行获取、存储、管理、分析和解释，以揭示生命现象背后的规律和机制。
本课程将为学生提供生物信息学的基本理论、方法和技术，培养学生运用生物信息学手段解决生物学问题的能力。
二、课程目标1、使学生了解生物信息学的基本概念、发展历程和应用领域。
2、让学生掌握生物信息学中常用的数据类型、数据库和数据格式。
3、培养学生运用生物信息学工具和算法进行数据分析的能力。
4、引导学生运用所学知识解决实际生物学问题，培养创新思维和实践能力。
三、课程内容（一）生物信息学基础1、生物信息学的定义、发展历程和研究内容。
2、生物学基础知识，包括基因组、转录组、蛋白质组等。
3、计算机基础知识，如操作系统、编程语言等。
1、常用的生物数据库介绍，如 NCBI、UniProt、PDB 等。
2、数据库的检索和使用方法。
（三）序列分析1、核酸和蛋白质序列的获取和处理。
2、序列比对算法，如全局比对、局部比对。
3、相似性搜索和同源性分析。
（四）基因组分析1、基因组结构和功能分析。
2、基因预测和注释。
3、比较基因组学。
（五）转录组分析1、 RNAseq 数据分析流程。
2、差异表达基因分析。
（六）蛋白质组分析1、蛋白质结构预测。
2、蛋白质相互作用分析。
1、生物网络的构建和分析。
2、代谢通路分析。
（八）生物信息学应用1、在疾病诊断和治疗中的应用。
2、在农业和环境科学中的应用。
四、教学方法1、课堂讲授：讲解生物信息学的基本概念、原理和方法。
2、实验教学：通过实际操作，让学生掌握生物信息学工具的使用。
3、案例分析：通过实际案例，培养学生解决问题的能力。
4、小组讨论：促进学生之间的交流与合作，培养团队精神。
五、课程考核1、平时成绩（30%）：包括考勤、作业、实验报告等。
2、期末考试（70%）：采用闭卷考试，考查学生对生物信息学知识的掌握程度。
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 ）。
生物信息入门课程
生物信息入门课程生物信息学是生物学与计算机科学的交叉学科，它利用计算机技术和数学方法来解决生物学中的问题，例如基因组序列分析、蛋白质结构预测、基因表达分析等。
以下是一个入门生物信息学的课程大纲，涵盖了基本的概念、工具和技术：第一部分：生物学基础细胞生物学基础细胞结构与功能基因表达调控分子生物学基础DNA、RNA、蛋白质的结构和功能基因组和蛋白质组的概念第二部分：生物信息学基础生物信息学概述生物信息学的定义和应用生物信息学在生命科学研究中的角色数据库和资源基因组数据库：GenBank、ENSEMBL、UCSC Genome Browser等蛋白质数据库：UniProt、PDB等生物信息学工具和软件：BLAST、FASTA、EMBOSS等第三部分：序列分析DNA序列分析序列比对：全局比对、局部比对寻找开放阅读框（ORF）和基因预测蛋白质序列分析蛋白质序列比对和分类蛋白质结构预测和功能预测第四部分：基因组学和转录组学基因组学基因组结构和组织基因组序列比较和进化分析转录组学mRNA测序技术（RNA-Seq）概述转录组数据分析流程：数据预处理、差异表达分析、功能注释等第五部分：蛋白质组学和结构生物信息学蛋白质组学蛋白质组学概述蛋白质相互作用和功能预测结构生物信息学蛋白质结构预测方法蛋白质结构分析和模拟第六部分：实验设计和数据可视化实验设计生物信息学实验设计的原则和方法实验设计中的统计学原理数据可视化生物信息学数据可视化工具和技术数据可视化在生物信息学中的应用案例第七部分：实践项目与案例研究实践项目学生可以选择一个生物信息学项目进行实践，例如基因序列分析、转录组数据分析等案例研究针对真实生物学研究问题的案例研究，学生通过解决问题来应用所学的生物信息学知识和技能这样的课程可以帮助学生建立起对生物信息学的基本理解，并掌握一些常用的生物信息学工具和技术，为进一步深入学习和研究打下良好的基础。
同时，通过实践项目和案例研究，学生可以将所学知识应用到实际问题中，提升解决生物学问题的能力。
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《生物信息学及实验》课程介绍Bioinformatics一、课程编号：060355二、课程类型：限选课适用专业：生物技术本科专业授课时间：大四上学期课程学时/学分：48学时/3学分（理论40学时/2.5学分；实践教学8学时/0.5学分）先修课程：动物学、植物学、细胞生物学、遗传学、基因组学三、内容简介：生物信息学(Bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。
广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。
首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的方法或途径。
生物信息学已经成为生动医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量，也是药物设计、环境监测的重要组成部分。
生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。
其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白组学(Proteomics)两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构与功能的生物信息。
目前基因组学的研究出现了几个重心的转移：一是将已知基因的序列与功能联系在一起的功能基因组学研究。
二是从作图为基础的基因分离转向以序列为基础的基因分离。
三是从研究疾病的起因转向探索发病机理。
四是从疾病诊断转向疾病易感性研究。
生物芯片(Biochip)的应用将为上述研究提供最基本和必要的信息及依据，将成为基因组信息学研究的主要技术支撑。
生物信息学的发展为生命科学的进一步突破及药物研制过程革命性的变革提供了契机。
就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代(post-genome era)的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信息，找出规律。
生物信息学将在其中扮演至关重要的角色。
生物学与信息科学是当今世界上发展最迅速、影响最大的两门科学。
而这两门科学的交叉融合形成了广义的生物信息学，正以崭新的理念吸引着科学家的注意。
生物信息学(Bioinformatics)是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。
生物信息学是根据生物信息学院及相关学科各年级学生对生物信息科学领域相关的一些主要技术的理论与实践操作进行开设。
它的主要目的是在理解实验理论的基础上着重于实践操作过程中的问题解决，也就是如何熟练地做好漂亮的实验。
比如：如何加强对分子生物学实验结果的预测与分析等等。
将有助于提高学生的工作、学习和今后的科研工作中分析合解决问题的能力。
四、选用教材：《生物信息学概论》罗静初等译, 北京大学出版社2002《生物信息学及实验》教学大纲一、课程编号：060355二、课程类型：限选课适用专业：生物技术本科专业授课时间：大四上学期课程学时：理论教学40学时/2.5学分；实践教学8学时/0.5学分先修课程：动物学、植物学、细胞生物学、遗传学、基因组学三、生物信息学课程介绍生物信息学(Bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。
广义地说，生物信息学是用数理和信息科学的观点、理论和方法去研究生命现象、组织和分析呈现指数增长的生物学数据的一门学科。
首先是研究遗传物质的载体DNA及其编码的大分子蛋白质，以计算机为其主要工具，发展各种软件，对逐日增长的浩如烟海的DNA 和蛋白质的序列和结构进行收集、整理、储存、发布、提取、加工、分析和研究，目的在于通过这样的分析逐步认识生命的起源、进化、遗传和发育的本质，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，揭示人体生理和病理过程的分子基础，为人类疾病的预测、诊断、预防和治疗提供最合理和有效的方法或途径。
生物信息学已经成为生动医学、农学、遗传学、细胞生物学等学科发展的强大推动力量，也是药物设计、环境监测的重要组成部分。
生物信息学是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一，同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。
其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白组学(Proteomics)两方面，具体说，是从核酸和蛋白质序列出发，分析序列中表达的结构与功能的生物信息。
目前基因组学的研究出现了几个重心的转移：一是将已知基因的序列与功能联系在一起的功能基因组学研究。
二是从作图为基础的基因分离转向以序列为基础的基因分离。
三是从研究疾病的起因转向探索发病机理。
四是从疾病诊断转向疾病易感性研究。
生物芯片(Biochip)的应用将为上述研究提供最基本和必要的信息及依据，将成为基因组信息学研究的主要技术支撑。
生物信息学的发展为生命科学的进一步突破及药物研制过程革命性的变革提供了契机。
就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代(post-genome era)的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信息，找出规律。
生物信息学将在其中扮演至关重要的角色。
四、生物信息学课程的性质和任务生物学与信息科学是当今世界上发展最迅速、影响最大的两门科学。
而这两门科学的交叉融合形成了广义的生物信息学，正以崭新的理念吸引着科学家的注意。
生物信息学(Bioinformatics)是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。
生物信息学是根据生物信息学院及相关学科各年级学生对生物信息科学领域相关的一些主要技术的理论与实践操作进行开设。
它的主要目的是在理解实验理论的基础上着重于实践操作过程中的问题解决，也就是如何熟练地做好漂亮的实验。
比如：如何加强对分子生物学实验结果的预测与分析等等。
将有助于提高学生的工作、学习和今后的科研工作中分析合解决问题的能力。
五、生物信息学讲授纲要及学时分配（根据具体情况可作适当调整）（一）．理论教学内容：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1.1.1 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1.1.3 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1.2.1 分子生物学基础1.2.2 基因组学基础1.3 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1.3.4 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1.4.4 离散数学1.4.2 概率论与数理统计1.4.3 人工神经网络1.4.4 数据挖掘1.5 生物信息学的产业化1.5.1 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1.6 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1.6.2 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第2章分子生物学数据库2.1 生物学数据库概述2.1.1 数据库的分类2.1.2 数据格式2.1.3数据库的冗余与偏误2.2 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2.2.3 DDBJ数据库2.2.4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GSDB2.2.6人类基因组数据库GDB2.2.7模式生物基因组数据库MGD、ECDC、NRSub2.2.8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2.3.1蛋白质序列数据库PIR-International2.3.2蛋白质序列数据库SWIIS-PROT2.3.3 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（Prosite、Blocks、PRINTS和SBASE数据库）2.4 结构数据库2.4.1结构数据库简介2.4.2 PDB：Brookhaven国家实验室蛋白质数据库2.4.3 MMDB：NCBI的分子建模数据库2.4.4 结构文件格式2.4.5 结构信息显示2.4.6 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2.5.1基因和基因组百科全书数据库KEGG2.5.2 E.coliK-12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GenProtEC2.5.4果蝇的遗传和分子数据的数据库FlyBase2.6 RNA核苷酸序列数据库2.6.1 18S RNA2.6.2 28S RNA2.6.3 5S RNA2.6.4 Mt rna2.7 线粒体DNA数据库2.7.1 MITOMAP2.7.2 MmtDB2.8 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2.10 放射杂交作图数据库Rhdb2.11 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2.13 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3.1.1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3.2.1 Needleman-Wunsch 算法3.2.2 Smith-Waterman 算法3.2.3 Karlin-Altchul 统计方法3.2.4 替换矩阵(3.2.4.1 替换矩阵的一般原理；3.2.4.2 PAM 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3.3 比对的统计学显著性3.3.1 Monte Carlo仿真法3.3.2 BLAST得分显著性的Karlin-Altschul公式3.3.3局部配准的统计显著性3.3.4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3.4 多序列比对3.4.1多序列比对的算法3.4.2 DNA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3.5数据库搜索3.5.1 BLAST：核酸数据库搜索3.5.2 BLAST：蛋白质数据库搜索3.5.3 FASTA：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3.6基因组长序列比对第4章DNA序列的统计学与信息学分析4.1单一序列的组成、关联性与信息学分析4.1.1 碱基组成4.1.2 碱基相邻频率4.1.3同向与反向重复序列分析4.1.4 DNA 序列的几何学分析——Z 曲线4.1.5核苷酸序列的长程相关与非线性方法4.1.6长程互作对DNA的结构和可变性的作用4.1.7重复对熵的影响4.1.8编码片段的相互信息4.1.9 DNA序列的模式结构4.1.10 语言学复杂性测度4.1.11 非编码区（“Junk”DNA）基因组序列4.2 密码子指纹与密码子使用偏好性分析4.2.1单、双核苷酸的相对丰度和基因组指纹分析4.2.2密码子频率和密码子指纹4.2.3基因间和基因类间的异质性4.3编码DNA片段的长度与GC含量4.4重叠基因的信息论问题4.7 功能相关基因在两个基因组间或内部的聚类关系4.7.1基因组比较与基于功能组成的物种间的比较4.7.2两个细菌基因组间或内部的聚类关系4.8 真核生物的基因表达调控（表达促进网络）4.8.1相对同义密码子使用值与密码子适应指数4.8.2信息聚类方法与自身一致信息聚类4.8.3碱基组成及相关性与基因表达的关系第5章核酸序列的信号和功能识别5.1 固定序列模式检索5.2 短寡聚核苷酸序列的随机出现机率5.3 编码区DNA寡聚体出现频率5.5 蛋白质基因识别5.5.1开放阅读框架分析5.5.2编码区识别5.5.2.1碱基组成偏歧法5.5.2.2密码子使用法5.5.2.3密码子偏歧法5.5.3基因识别5.5.3.1GenLang基因识别5.5.3.2GRAIL基因识别5.5.4基因识别的一些相关程序5.5.4.1发现和屏蔽重复5.5.4.2序列相似性与标纹数据库搜索 5.5.4.3整合的基因识别 5.5.4.4序列片段的编码区分析5.5.4.5其它功能信号识别5.4 核酸序列的特殊信号检索5.4.1基准序列频率表和权值矩阵法5.4.2启动子分析5.4.3内含子/外显子剪接位点识别5.4.4 翻译起始位点和翻译终止位点识别5.6 编码序列翻译5.7限制性酶作图5.7.1限制性酶位点寻找5.7.2 绘制限制酶作图5.8 PCR引物和寡核苷酸探针设计5.8.1 引物设计（5.8.1.1 PCR引物的类型和一般要求; 5.8.1.2 通用PCR引物设计方法; 5.8.1.3 特异性PCR引物设计方法; 5.8.1.4 从蛋白质序列设计简并引物; 5.8.1.5 OLIGO6和PRIMER PREMIER 软件使用）5.8.2 用于检测相关基因的简并探针设计第6 章NA序列分析与结构预测6.1 RNA标纹识别和局部结构配对61.1信号搜索：概率方法61.2信号搜集：模式匹配方法61.3 tRNA的二级结构预测61.4 RNA序列的局部结构配准第7 章蛋白质序列分析与结构预测方法71 多肽理化性质计算与预测71.1 多肽分子量、等电点、电荷分布和酶切特征预测7.1.2 多肽亲水性/疏水性分析与制图7.1.3 多肽抗原位点分析7.1.4 多肽7.2 蛋白质家族与蛋白质分类7.2.1蛋白质家族与超家族7.2.2 蛋白质分类的方法（7.2.2.1 Blocks分类方法7.2.2.2加权特征标纹分类方法7.2.2.4 Profile方法）7.3蛋白质序列模式和结构域模式分析7.3.1基准序列（序列模式）：标纹、标志、指纹和地点7.3.2序列结构域与模式匹配方法7.3.2.1频率表方法7.3.2.2权值矩阵法：Profile 分析6.4蛋白质结构预测与分子设计6.4.1蛋白质结构预测6.4.2蛋白质二级结构和和折叠类预测6.4.3三级结构预测6.4.3合理药物分子设计第8章核酸和蛋白质序列的进化分析8.1 分子系统发育概述8.2 系统发育模型的组成8.2 系统发育数据分析的一般步骤8.3 建立数据模型（比对）8.4 决定取代模型8.5 建树方法8.5.1 距离矩阵法(UPGMA,NJ)8.5.2 最简约法8.5.3 极似然法8.6 进化树搜索8.7 确定树根8.8 评估进化树和数据8.9 系统发育软件(MEGA2, PAUP*, MACCLADE, PHYLIP)第9章基因组测序与分析9.1 DNA 测序与序列片段的拼接9.1.1 DNA 测序的一般方法9.1.2 DNA 测序策略(9.1.2.1 从遗传图谱、物理图谱到基因组序列图谱；9.1.2.2鸟枪测序法（shotgun sequencing）；9.1.2.3 引物步查法（primerwalking ）；9.1.2.4 限制性酶切-亚克隆法（restriction endonucleasedigestion and subcloning）9.1.3 序列片段的拼接方法9.2 编码蛋白质基因区域的预测9.2.1 从序列中寻找基因(9.2.1.1 基因及基因区域预测；9.2.1.2 发现基因的一般过程；9.2.1.3 解读序列)9.2.2基于编码区特性的最长ORF 法等9.2.3 数据库相似性搜索法9.2.4 神经网络法9.2.5 隐马尔可夫模型法（HMM）9.3 基因组的比较9.3.1比较基因组学9.3.2 基因组多样性9.3.3 基因组比较的方法9.4 人类基因组制图与测序9.4.1人类基因组制图(9.2.1.1遗传图, 9.2.1.2物理图, 9.2.1.3序列图, 9.2.1.4转录图（表达图）与cDNA文库构建)9.4.2 基因组遗传图的构建方法(9.2.2.1检测连锁与估计重组率, 9.2.2.2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) 9.5 基因组物理图谱与测序(9.5.3.1克隆与克隆库, 9.5.3.2随机克隆重叠构图) 9.6锚定法作图9.7检测重叠的Bayes方法9.5.1重叠构型9.5.2重叠检测9.8由随机克隆的指纹法组装物理图9.9用YAC克隆构造人类基因组图谱的策略设计9.10采用高冗余度的亚克隆库9.11 Conting图或克隆定序9.12 直接作图法9.11有序鸟枪测序作图的仿真分析9.14定位克隆的流水线鸟枪策略9.15放射杂交作图和FISH作图（二）．实践教学内容：实验1. 常用分子生物学数据库的使用和数据格式、数据库查询与下载实验2. DNA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实验4. 核酸和蛋白质序列的进化分析(CLUSTALX)实验5. 使用Premier3软件设计PCR引物实验6. 常用重要生物信息学软件使用方法（VectorNT suite）（三）．教学学时安排：六、课程教学的基本要求1．以现代观点审视和重新组织教学内容，使课程的内容和结构、概念的提法、名词的解释和语言运用等都适合生物学以及信心科学迅速发展的要求，建立新的、优化的生物信息学课堂教学体系。