生物信息学教案2010

《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 ）。

《生物信息学基础》课程教案生物信息学基础课程教案教案一：基本信息1. 课程名称：生物信息学基础2. 课程代码：BI50013. 学时：48学时4. 学分：3学分5. 适用专业：生物学、生物工程等相关专业教案二：课程目标本课程旨在培养学生对生物信息学的基本理论、方法和实践技能的掌握，包括生物数据库的应用、序列比对、基因预测、蛋白质结构预测等内容。

教案三：教学内容与进度安排本课程分为六个模块，每个模块包括理论讲解、案例分析和实践操作。

模块一：生物数据库的应用1. 理论讲解：介绍生物数据库的种类、分类和常用数据库的特点与应用。

2. 案例分析：分析生物数据库在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域的具体应用。

3. 实践操作：利用NCBI等数据库进行基本生物序列检索和分析。

模块二：序列比对1. 理论讲解：介绍序列比对的基本原理、常用算法和评估指标。

2. 案例分析：分析序列比对在物种关系分析、基因家族预测等方面的应用。

3. 实践操作：使用BLAST等工具进行序列比对和结果分析。

模块三：基因预测1. 理论讲解：讲解基因预测的原理和常用算法。

2. 案例分析：分析基因预测在基因组注释、新基因发现等方面的应用。

3. 实践操作：利用软件工具进行基因预测和基因结构分析。

模块四：蛋白质结构预测1. 理论讲解：介绍蛋白质结构预测的方法和限制。

2. 案例分析：分析蛋白质结构预测在药物研发、蛋白质功能预测等方面的应用。

3. 实践操作：利用蛋白质结构预测软件进行结构模拟和分析。

模块五：基因表达数据分析1. 理论讲解：介绍基因表达数据分析的基本方法和流程。

2. 案例分析：分析基因表达数据分析在差异基因筛选、通路富集分析等方面的应用。

3. 实践操作：利用R语言等工具进行基因表达数据分析和结果可视化。

模块六：生物信息学实践与展望1. 生物信息学实践：学生根据自己的兴趣和专业方向选择一个具体的生物信息学项目进行实践。

2. 展望与讨论：展望生物信息学在生命科学、健康医学等领域的前景和挑战，并进行深入讨论。

《生物信息学》课程教学大纲课程编号：0235212课程名称：生物信息学总学时数：28学时实验学时：0学时先修课及后续课：先修课有《普通生物学》、《生物化学》、《微生物学》、《细胞生物学》、《遗传学》、《基因工程》、《分子生物学》。

一、说明部分1、课程性质生物信息学是生物工程专业的选修课程，适宜于已有生物化学和分子生物学基础的学生。

生物信息学是一门交叉学科，是现代生物学研究的重要工具，因此本课程在人才培养过程中具有很重要的地位。

本课程系统地概括了该学科的核心内容，包括主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、多序列比对和进化树分析、序列的一般分析、生物信息学在人类基因组研究计划中的应用及蛋白质组信息学等主要内容。

2、教学目标及意义使学生学习、掌握生物信息学的先进理论知识和技术，掌握信息时代彼此相互学习、相互交流医学知识必不可少的现代工具和技术手段。

3、教学内容及教学要求（1）要求学生掌握生物信息学的基本理论知识和基本概念，熟悉生物信息学的相关技术方法，特别是分子生物学中常用的关键技术及常用软件。

（2）考虑到生物信息学实践性很强的特点，结合生物医学实际，设计了一些实验供学生练习操作，以巩固所学的知识和技术。

要求学生熟悉生物信息学的常用网络技术方法，掌握网络技术基本要领。

4、教学重点、难点重点：生物信息学的概念、主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。

难点：主要生物信息学数据库及数据库查询、序列相似性搜索、序列的一般分析。

通过系统的学习，使学生能够掌握生物信息学的基础知识与概念、运用生物信息学成果解决生命科学相关问题的基本方法与途径，培养分析问题与解决问题的能力；了解生物信息学网络资源，开拓视野；培养对生物工程专业课程研究的兴趣。

5、教学方法与手段在教学方法上采取课堂讲授为主，辅以多媒体课件、网上数据库使用等，以加强学生对理论知识的消化和理解，在教学过程应注意积极启发学生的思维，培养学生发现问题和解决问题的能力。

人教版高一生物必修二《科学前沿生物信息学》教案及教学反思一、教学目标1.了解生物信息学的概念和发展历程；2.理解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；3.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法；4.能够利用基本的生物信息学方法进行生物数据分析。

二、教学内容第一节生物信息学的概念和发展历程1. 知识点1.生物信息学的定义和范围；2.生物信息学的发展历程和主要进展。

2. 教学重点、难点1.理解生物信息学的概念和范围；2.了解生物信息学的发展历程和主要进展。

3. 教学方法1.讲授；2.探究式学习。

第二节生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用1. 知识点1.生物信息学在生物研究中的应用；2.生物信息学在医学中的应用；3.生物信息学在农业中的应用。

2. 教学重点、难点1.了解生物信息学在生物研究、医学、农业等领域的应用；2.掌握相关生物信息学分析方法。

3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。

第三节常见的生物信息学工具和软件的使用方法1. 知识点1.常见的生物信息学工具和软件介绍；2.常见的生物信息学工具和软件的使用方法。

2. 教学重点、难点1.了解常见的生物信息学工具和软件；2.掌握常见的生物信息学工具和软件的使用方法。

3. 教学方法1.讲授；2.实践操作。

第四节基本的生物信息学方法与生物数据分析1. 知识点1.基本的生物信息学方法；2.生物数据分析的步骤和方法。

2. 教学重点、难点1.掌握基本的生物信息学方法；2.理解生物数据分析的步骤和方法。

3. 教学方法1.讲授；2.案例分析。

三、教学反思本节课讲解的《科学前沿——生物信息学》是高中生物课程中的必修二内容，对于学生们的生物学学习有着不可忽视的作用。

本课程重点是介绍生物信息学的概念、发展历程以及在生物研究、医学、农业等领域的应用，进而让学生们了解到生物信息学在人类生产生活中的巨大作用。

在教学方法上，我采用了讲授、探究式学习、案例分析和实践操作相结合的方式。

生物信息学与生物学研究的教学备课教案教学备课教案：生物信息学与生物学研究一、引言生物信息学是现代生物学研究中不可或缺的工具之一，它通过运用计算机科学和信息技术来解析和处理生物学数据。

本教案旨在介绍生物信息学的基本原理和应用，并提供相关教学资源和活动设计，以促进学生在生物学研究中应用生物信息学的能力。

二、教学目标1. 理解生物信息学的定义和基本概念；2. 掌握生物信息学相关的主要技术和工具；3. 能够运用生物信息学在生物学研究中解决问题；4. 培养学生的科学思维和创新能力。

三、教学内容1. 生物信息学的基本概念和定义- 介绍生物信息学的发展历程和意义；- 解释生物信息学在生物学研究中的应用。

2. 生物信息学的主要技术和工具- 基因组学：介绍基因组测序和基因组注释的基本原理；- 转录组学：讲解基因表达谱分析的方法和流程；- 蛋白质组学：说明蛋白质结构预测和功能预测的方法；- 生物信息学数据库与软件：介绍常用的生物信息学数据库和软件，并进行实例演示。

3. 生物信息学在生物学研究中的应用案例- 基因组学研究案例：解析某一物种基因组的结构和功能；- 转录组学研究案例：利用RNA-Seq技术分析基因表达谱的变化；- 蛋白质组学研究案例：预测和分析蛋白质相互作用网络。

四、教学资源和活动设计1. 生物信息学数据库和软件的实例演示- 提供学生使用常见生物信息学数据库和软件的操作指南；- 引导学生通过查询数据库和使用软件预测蛋白质结构等进行实践操作。

2. 生物信息学应用案例讨论- 将学生分组，每组针对一个生物信息学应用案例进行讨论和演示；- 鼓励学生深入思考和提出自己的解决方案。

3. 生物信息学实验设计与数据分析- 设计基于生物信息学的实验方案，如基因表达谱的分析等；- 引导学生使用生物信息学工具对实验结果进行分析和解释。

五、教学评估方法1. 学生小组讨论与演示评估- 评估学生是否掌握生物信息学的基本概念和技术；- 评估学生能否独立应用生物信息学解决生物学研究问题。

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。

生物教案二：生物信息学与系统生物学生物信息学与系统生物学是生物科学领域内最为重要的研究领域之一。

生物信息学是指利用计算机技术和信息科学理论，对生命体系的各种生物信息产生、存储、管理、分析和应用进行研究。

而系统生物学则是指将生物学各个层次的信息进行综合并建立相应的数学模型，以揭示生命体系的机理和特征。

在本文中，我们将重点讨论生物信息学和系统生物学的相关知识，包括其基本概念、发展历程、研究方法以及研究应用等方面的内容。

一、基本概念1.生物信息学生物信息学是一门涉及计算机技术、数学统计和生物学等学科的交叉学科。

其主要研究对象是各种生物学信息，包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路和生物网络等。

生物信息学方法包括序列比对、结构预测、功能注释、进化分析、基因鉴定和生物数据库等。

2.系统生物学系统生物学是模拟和理解生命体系的一种新兴科学。

其主要研究对象是整个生物系统，包括基因、转录后修饰、蛋白质、代谢路径、信号传递等。

通过综合各个层次的信息，建立数学模型并进行模拟和实验验证，以揭示生命体系的机理和特征。

二、发展历程1.生物信息学的发展历程生物信息学起源于20世纪60年代初期，随着DNA测序技术的快速发展，生物信息学得到了进一步发展。

20世纪80年代，凭借计算机技术和互联网的快速发展，生物信息学得到了迅速发展。

随着高通量技术的不断涌现，如基因芯片、蛋白质组学和代谢组学等技术的推广应用，生物信息学得到了更为广泛的应用。

2.系统生物学的发展历程系统生物学的起源可追溯到20世纪40年代，但直到20世纪90年代以后才逐渐成为一个独立的学科。

随着高通量技术的广泛应用，生物系统层次结构的复杂性被越来越多地认识到，背景下，系统生物学逐渐成为一个新兴的学科。

三、研究方法1.生物信息学的研究方法生物信息学的研究方法包括序列分析、结构分析、功能注释、基因互作网络分析、基因组和蛋白质组学等。

序列分析主要是通过对DNA 或蛋白质序列的比对和注释，进一步探究其特征和作用。

大学二年级生物信息学教学案一、教学目标通过本课程的学习，学生应能够：1. 理解生物信息学的基本概念和原理；2. 掌握常用的生物信息学工具和技术，包括序列比对、基因预测和结构预测等；3. 能够运用生物信息学方法解决相关生物学问题；4. 培养对生物信息学研究领域的兴趣和创新精神。

二、教学内容本课程的教学内容包括以下几个方面：1. 生物信息学的基本概念和发展历程；2. 生物信息学中的数据存储和管理；3. 基因组学和转录组学在生物信息学中的应用；4. 蛋白质组学和代谢组学在生物信息学中的应用；5. 生物信息学工具和软件的使用；6. 生物信息学在生命科学研究中的应用案例分析。

三、教学方法1. 讲授与讨论相结合的方式：通过课堂讲授将生物信息学的基本概念和原理进行阐述，引导学生理解和掌握相关知识；通过讨论与互动，激发学生的思考与创新能力。

2. 实践操作和案例分析：通过实验室操作和案例分析，使学生能够熟悉并运用生物信息学工具解决生物学问题，培养实践能力和创新思维。

3. 课程设计和项目实施：通过课程设计和项目实施，让学生能够进行实际项目的设计与执行，提高实际操作能力和团队合作能力。

4. 互联网资源利用：鼓励学生利用互联网资源进行学习和研究，提高信息获取和处理能力。

四、教学评价1. 平时表现（占比30%）：包括作业完成情况、小组讨论发言质量和积极度等。

2. 实验报告（占比30%）：对实验操作、数据处理和结果分析的综合评估。

3. 期末考试（占比40%）：对全课程知识的综合测试。

五、教学资源支持1. 教材：《生物信息学导论》、《生物信息学基础》等。

2. 参考书：《生物信息学导论》、《生物信息学及计算生物学》等。

3. 实验室设施与软件：提供适应本课程实验要求的实验室设施和生物信息学软件。

4. 互联网资源：推荐学生使用生物信息学相关的数据库和在线工具，提供相关链接。

六、教学进度安排1. 第1-2周：生物信息学的基本概念和发展历程；2. 第3-4周：生物信息学中的数据存储和管理；3. 第5-6周：基因组学和转录组学在生物信息学中的应用；4. 第7-8周：蛋白质组学和代谢组学在生物信息学中的应用；5. 第9-10周：生物信息学工具和软件的使用；6. 第11-12周：生物信息学在生命科学研究中的应用案例分析；7. 第13-15周：实践操作和课程设计项目实施。

生物学中的信息技术应用教案【引言】生物学作为一门探索生命的科学，长期以来一直与信息技术密切相关。

信息技术的发展极大地促进了生物学领域的研究与应用，如基因测序、生物信息学、生物编程等。

本教案将以生物学中的信息技术应用为主题，通过引入案例分析、实践操作等多种教学手段，旨在帮助学生深入了解生物学与信息技术的结合，培养学生的科学思维与创新能力。

【教学目标】1. 理解生物学与信息技术的融合对科学研究与应用的重要性；2. 掌握生物学中的信息技术应用案例，并能运用相关技术进行实践操作；3. 培养学生的科学思维、创新意识和团队合作能力。

【教学内容】一、基因测序与生物信息学1. 分子生物学与生物信息学的关系2. 基因测序技术及其应用案例3. 生物信息学在基因功能预测和药物研发中的应用二、生物数据库与数据分析1. 常见生物数据库介绍及查询方法2. 数据分析软件与工具的应用3. 生物信息学在基因组学与转录组学研究中的应用三、生物编程与合成生物学1. 生物编程的概念与应用2. 合成生物学的基本原理与技术3. 生物工程中的信息技术应用案例四、案例分析与实践操作1. 学生进行生物信息学案例分析2. 学生进行基因测序与数据分析实践操作3. 学生进行生物编程与合成生物学实践项目【教学步骤】一、导入环节1. 利用简短的视频或图片展示生物学与信息技术融合的应用案例，激发学生的兴趣。

2. 通过提问，引导学生思考生物学与信息技术的关系及其应用领域。

二、内容讲解与案例分析1. 通过多媒体教学方式，详细讲解生物学中的信息技术应用的基本概念、技术原理和应用案例。

2. 引导学生基于所学知识，进行案例分析和讨论，探究信息技术在生物学研究中的作用。

三、实践操作与小组合作1. 组织学生进行基因测序与数据分析的实践操作，引导学生熟悉常见生物信息学工具的使用方法。

2. 将学生分组，要求每个小组选择一个生物编程或合成生物学的实践项目，并进行实践操作。

鼓励学生团队合作、创新思维和问题解决能力。

生物信息学教案一、教学目标1.让学生了解生物信息学的定义和基本概念。

2.掌握生物信息学的基本方法和技能。

3.培养学生运用生物信息学解决实际问题的能力。

4.激发学生对生物信息学的兴趣和热情。

二、教学内容1.生物信息学的定义和概念。

2.生物信息学的基本方法和技能。

3.生物信息学的应用和实践。

三、教学难点与重点难点：生物信息学的应用和实践。

重点：生物信息学的基本方法和技能。

四、教具和多媒体资源1.黑板：用于写字和画图解释。

2.投影仪：用于展示PPT和相关视频。

3.教学软件：用于学生实践操作。

五、教学方法1.激活学生的前知：通过提问和讨论，了解学生对生物信息学的基本认知情况。

2.教学策略：采用讲解、示范、小组讨论和案例分析相结合的方式进行教学。

3.学生活动：设计小组任务，让学生进行实际操作，互相交流学习。

六、教学过程1.导入：通过问题导入，引起学生的兴趣和思考。

例如，“你们知道生物信息学是什么吗？它有什么用处？”2.讲授新课：首先介绍生物信息学的定义和基本概念，然后详细讲解生物信息学的基本方法和技能，以及在实际问题中的应用和实践。

3.巩固练习：设计小组任务，让学生在实践中掌握生物信息学的方法和技能。

例如，让学生使用生物信息学软件进行基因序列分析，或者让他们解决一个实际的生物学问题。

4.归纳小结：回顾本节课的主要内容，总结生物信息学的基本概念、方法和应用。

同时，让学生提出他们在实践过程中遇到的问题，进行答疑解惑。

七、评价与反馈1.设计评价策略：组织学生进行小组讨论，让他们分享他们的实践经验和成果，并对他们的表现进行评价。

同时，通过观察学生的实践活动，了解他们在实践中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。

2.为学生提供反馈：在每个小组任务完成后，组织学生进行成果展示和交流，并对他们的表现进行评价和反馈。

同时，针对学生在实践中遇到的问题和困难，及时给予指导和帮助。

八、作业布置1.完成教学软件中的实践任务，并提交分析结果。