• 了解分子进化及系统发育分析 • 掌握多序列比对方法 • 熟悉系统发育树建立方法 • 掌握用Mega软件进行构建系统发育树

6.1 同源物来自同一祖先 6.2 序列比对的统计分析能够检测同源性 6.3 三维结构有助于了解进化关系 6.4 基于序列信息构建进化树 6.5 现代技术能够用实验方法研究进化

• Sequence alignment – Algorithm – Parallel • Identification and mining – microRNA – machine learning related works • Function prediction – miRNA disease relationship – crops yield related genes

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

第1章 生物信息学引论 第2章 生物学基础 第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具 第四章 序列分析 第五章 序列比对 第6章 分子系统发生分析 第7章 生物芯片 第8章 后基因组时代的生物信息学

一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质,基因规定了组成蛋白质的氨基 酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成,但是,它们只有折叠成特定的空间构象才能 具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功 能,也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重 要的。目前,蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快,但是,已知结构的蛋白质相对比 较少

【机器学习】去冗余Top-k对比序列模式挖掘

第一节 磁共振成像仪的基本硬件 第二节 磁共振成像的物质基础 第三节 进入主磁场前后人体内质子核磁状态的变化 第四节 磁共振现象 第五节 核磁弛豫 第六节 磁共振加权成像 第七节 磁共振信号的空间定位 第八节 K 空间的基本概念 第九节 自旋回波的产生 第十节 影响 MR 信号强度的因素 第十一节 血流的 MR 信号特点 第一节 脉冲序列的基本概念和分类 第二节 MRI 脉冲序列相关的概念 第三节 自由感应衰减类序列 第四节 自旋回波和快速自旋回波序列 第五节 反转恢复及快速反转恢复序列 第六节 梯度回波的原理、特点 第七节 常规梯度回波序列和扰相梯度回波序列 第八节 稳态进动成像序列 第九节 其他梯度回波序列 第一节 MRI 常规成像技术 第二节 MRI 脂肪抑制技术 第三节 MRI 化学位移成像技术 第四节 MR 水成像技术 第五节 MR 血管成像技术 第六节 MR 扩散加权成像技术 第七节 MR 灌注加权成像技术 第八节 MR 波谱分析 第九节 磁化转移技术 第十节 MRI 相关的其他重要技术 第一节 MRI 常规质控指标 第二节 MRI 常见伪影及其对策 第一节 MRI 对比剂概述 第二节 离子型非特异性细胞外液对比剂 第三节 其他 MRI 对比剂 第一节 自由水和结合水 第二节 脑水肿 第三节 出血 第四节 铁沉积 第一节 MRI 的优缺点 第二节 MRI 的生物效应和安全性

第一节 时间序列的对比分析 第二节 时间序列的趋势分析 第三节 季节变动分析 第四节 循环波动分析