第一节 系统生物学基本概念 第二节 复杂网络及特征 第三节 系统生物学基本技术与方法 第四节 基因表达调控网络 第五节 代谢网络 第六节 信号转导途径 第七节 蛋白质一蛋白质相互作用网络 第八节 虚拟细胞 第九节 生物学网络的构建、分析与可视化

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对 思考题

第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例

第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用

第一节 分子进化与系统发育 第二节 分子系统发育树的构建方法 第三节 系统发育树构建及应用

第一节 测序技术概述 第二节 第二代测序原理 第三节 第二代测序技术的应用 第四节 生物信息学在第二代测序中的应用 第五节 生物信息学新技术与发展趋势

第一节 蛋白质编码基因的注释 第二节 RNA基因的注释 第三节 重复序列的注释 第四节 假基因的注释 第五节 案例分析：黄瓜基因组的注释

第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例