5.1 物理作图 5.2 基因组测序 5.3 基因组的序列分析 5.4 基因组的序列特征 5.5 生物信息学

简要介绍了“功能基因组系统学”和“系统生物学”的基本含义，学习网络及网络比较的基本方法。详细学习了包括基因表达水平关联、基因保守近邻法、基因融合法、种系轮廓发生法等预测蛋白质-蛋白质相互作用的理论方法，并对这些方法的优缺点作了介绍和比较

系统发生(或种系发生、系统发育,phylogeny是指生物形成或进化的历史。系统发 生学(phylogenetics)研究物种之间的进化关系,其基本思想是比较物种的特征,并认为特征 相似的物种在遗传学上接近

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

第一节 生物统计简介 第二节 参数估计和假设检验 第三节 统计模型 第四节 高维统计方法 第五节 统计学习基础 第六节 统计因果推断

对生物芯片作了简要介绍，从生物芯片的分类、基本原理、应用和数据的处理与分析几个角度学习生物芯片有关的基本知识

本章介绍序列比对时常用的几个概念,包括同一性identity)、相似性(《dcnysimilaiy《)同 源性( homology)等。这些概念,在蛋白质和核酸序列比对时经常使用。双序列比对(pairwise alignement)是指通过一定的算法对两个DNA或蛋白质序列进行比对分析,从而找出两者 之间最大相似性匹配。双序列比对是序列分析常用方法之一,是多序列比对和数据库搜索的 基础

第一节 表型组学概述 第二节 表型组的测量技术 第三节 表型组的数据分析 第四节 细胞与类器官表型组学 第五节 人类表型组 第六节 动植物表型组 第七节 未来展望

第一节 转录调控与表观遗传概述 第二节 转录调控分析 第三节 DNA 甲基化组学数据分析 第四节 组蛋白修饰组学数据分析 第五节 染色质结构组学数据分析 第六节 表观转录组学数据分析 第七节 总结及展望

新药的创制是一个系统工程,在研究与开发的 过程中,涉及了多种学科与领域,包括有分子生物 学,生物信息学、分子药理学、药物化学、计算机 科学、以及药物分析化学、药理学、毒理学、药剂 学、制药工艺学等。这些环节的有机配合,可以促 进新药研制的质量与速度,使创制的新药更具有安 全性、有效性和可控性