第一章 生物信息学的概念及发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 基因组学 第六章 转录组学 第七章 非编码RNA 第八章 蛋白质组学 第九章 系统生物学 第十章 合成生物学 第十一章 分子进化与系统发育 第十二章 统计学习与推理 第十三章 生物信息学编程基础 第十四章 新一代测序技术及其应用

第一节 转录组数据的基础分析 第二节 转录组学数据功能分析 第三节 非编码RNA 第四节 单细胞转录组学

第一节 人工智能 第二节 机器学习 第三节 深度学习 第四节 深度学习在生物信息学中的应用 第五节 未来展望

介绍了生物信息学资源的发展趋势。详细介绍了包括基因组数据库、蛋白质序列数据库、蛋白质二级、三级数据库、蛋白质结构分类数据库、核酸和蛋白质结构数据库等各类生物信息学资源的、基本格式、检索方式等。介绍了“整合生物主要内容信息学”的基本概念，较详细地介绍了BLAST软件的内容及使用方法，并学习了几种通用的序列查询软件和对各级序列数据库进行综合查询的基本思路

DNA序列自身编码特征的分析是基因组信息学研究的基础,特别是随着大规模测序的日 益增加,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、 载体标识与去除、拼接、填补序列间隙、到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都 是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和 信息分析时刻联系在一起

3.1 价格离散及其分析 3.2 信息搜寻原理 3.3 最佳搜寻次数的确定 3.4 数学基础

1.1 信息 1.2 信息经济学 1.3 知识经济

近年来大量生物学实验的数据积累,形成了当前数以百计的生物信息数据库。它们各自按一定的目标 收集和整理生物学实验数据,并提供相关的数据查询、数据处理的服务。随着因特网的普及,这些数据库 大多可以通过网络来访问,或者通过网络下载。 一般而言,这些生物信息数据库可以分为一级数据库和二级数据库。一级数据库的数据都直接来源于实验 获得的原始数据,只经过简单的归类整理和注释二级数据库是在一级数据库

第一章 生物信息学的概念及其发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 真核生物基因组的注释 第六章 蛋白质组学 第七章 系统生物学 第八章 合成生物学 第九章 分子进化与系统发育 第十章 统计学习与推理 第十一章 生物信息学编程基础 第十二章 第二代测序技术及其应用

《生物信息学 Bioinformatics》课程教学资源（思维导图）第六章 基因组学及宏基因组学