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生物信息学导论与方法课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院

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生物信息学导论与方法课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院

生物信息学导论与方法课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院

32
2
双语（汉语+英语）
生物医学工程学院
*课程简介 （Description）
（中文 300-500 字，含课程性质、主要教学内容、课程教学目标等） 生物信息学是一门新兴的生命科学与计算科学的前沿交叉学科。本课程讲授生 物信息学主要概念和基本计算技术。内容主要包括基因、蛋白序列比对，数据库搜 索，马可夫模型，新一代测序介绍，突变的功能预测，转录组测序与分析，非编码 RNA 和表观遗传，人工智能与机器学习基础，本体论和分子通路，以及 R 编程语言 入门和实验上机数据处理与分析等。重点放在生物信息学的计算方法及其运用方面， 包括生物问题的制定，算法的设计，软件开发的置信度评估等。通过本课程的介绍， 使学生系统地掌握生物信息学的基本理论、基本知识，掌握生物信息学的基本技 术，培养学生如何充分使用交叉学科的知识与技术，训练学生分析问题和解决问 题的能力及实际动手数据处理和分析能力。 通过本课程的理论介绍和实际数据上机 操作，将让学生掌握如何应用生物信息学和计算科学手段解决生命和医学，特别在 大数据和精准医疗等领域的科学问题。 （英文 300-500 字） The course will introduce the fundamental concepts and basic computational techniques for mainstream bioinformatics problems. The course covers sequence alignment, sequence database search, Markov model and multiple sequence alignment, functional prediction of genetic variants, next generation sequencing, noncoding RNA and epigenetics, introduction to artificial intelligence and machine learning, gene ontology and pathway, and R programming in-course practices. Emphasis placed on computational aspect of bioinformatics including formulation of a biological problem, design of

生物学导论课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院

生物学导论课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院
《生命科学导论》，张惟杰，非我校教师，高等教育出版社，1999 年，第一版，978-7-04007958-6，两届，中文， 国家级规划教材 《生命科学导论》，高崇明，非我校教师，高等教育出版社，2013 年，第三版，978-7-04035160-6，两届，中文，国家级规划教材
备注说明： 1．带*内容为必填项。 2．课程简介字数为 300-500 字；课程大纲以表述清楚教学安排为宜，字数不限。
*课程简介 （Description）
Introduction to Biology is a basic course for students in the school of biomedical engineering, and through the study of this course, the students were able to systematically learn and understand nature of life activity, to understand the important role of life science in solving a series problems facing human society survival and development, to master the basic knowledge of ecology and biodiversity, genetic, molecular biology, immune, biology engineering, biology technology and the basic concept of major disease prevention, etc. This course covers the core material, which

《生物信息学(A类)》课程教学大纲

《生物信息学(A类)》课程教学大纲
Materials) 其它
（More）
备注 （Notes）
本课程的考试，注重对学生综合运用所学知识解决问题能力的考核，考试 成绩包括三个方面：
（1）期末考试，占总成绩的60％。 （2）平时成绩，占总成绩的40％，包括上机实验，占25％；课堂报告＋出勤， 占15％。 《生物信息学》，陈铭主编，第一主编非我校教师，科学出版社，2015年2月， 第二版，ISBN: 9787030432872，采用五届，非外文教材，十三五国家规划教材
生物化学，遗传学，分子生物学
张利达
课程网址
无
(Course Webpage)
《生物信息学》是一门面向生物学相关专业的选修课程，主要讲授生物信息学 的概念和方法，以及如何应用生物信息学手段解决生命科学问题。授课内容包 括生物信息学数据库、序列比对、基因预测、分子进化、生物网络建模、新一 代测序及应用等内容。在讲解基本原理同时，介绍相应的生物信息分析软件， *课程简介（Description） 并通过实例使大家熟悉如何使用这些软件来分析生物数据。此外，进一步通过 讲解具体的研究案例，使大家了解如何用生物信息学的方法及研究思路来解决 生命科学中的问题。本课程不仅为学生提供必要的基础理论知识的同时，重点 培养学生利用专业技能分析解决问题的能力，为学生从事与生物学相关专业技 术工作、科学研究工作等打下坚实的基础。
授课对象 （Audience）
授课语言 (Language of Instruction)
*开课院系 （School） 先修课程 （Prerequisite） 授课教师 （Instructor）
专业选修课
主要面向植物科学与技术专业本科生、也向动物科学、生物学等相关专业本科 生开放 中文
农业与生物学院

课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院

课程教学大纲-上海交通大学生物医学工程学院
**课程教学大纲
课程基本信息（Course Information）
课程代码 （Course Code）
*课程名称 （Course Name）
*学时
（Credit
32
Hours）
（中文）生物医学工程导论
*学分 2
（Credits）
（英文）Introduction to Biomedical Engineering
*教学内容、进度安排 及要求
(Class Schedule & Requirements)
教学内容 学时 什么是生物
2 医学工程
教学方式 课堂教学
作业及要求 作业一： Make two lists (of at least 10 items each) in response to the
following two questions: A. What products of biomedical engineering have you personally
It covers topics such as the scope of biomedical engineering, the development of
biomedical engineering, the ethics and moral for biomedical engineering, regulation
Which medical device they met in hospital when they were young? What is the ratio of drug fee to medical device fee?
课堂教学
课堂教学
课堂教学

2024年大学生物医学工程课程大纲

2024年大学生物医学工程课程大纲

2024年大学生物医学工程课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍生物医学工程的基本概念、原理和应用。

通过理论探讨和实践案例分析，帮助学生全面了解生物医学工程领域的核心知识和技能，培养学生的创新思维、问题解决能力和团队协作精神。

二、课程目标1.掌握生物医学工程的基本概念、理论和现实应用；2.了解生物医学工程领域的前沿技术和研究进展；3.培养学生的实践能力，包括实验操作、数据分析和问题解决；4.培养学生的团队合作和沟通能力，以应对跨学科合作的需求；5.激发学生对生物医学工程的兴趣和研究热情，为未来的学术和职业发展打下基础。

三、课程安排和内容1.生物医学工程导论- 生物医学工程的定义和发展历程- 生物医学工程的学科交叉和应用领域- 生物医学工程的伦理和法规要求2.生物医学传感与测量- 生物信号的获取与处理- 生物医学传感器的原理和设计- 生物医学测量技术及其应用案例3.医学成像技术- X射线成像技术- 核磁共振成像技术- 超声成像技术- 光学成像技术- 医学图像处理和分析4.生物材料与人工器官- 生物材料的种类和性能- 生物材料在人工器官和组织工程中的应用- 人工心脏、人工肢体等人工器官的设计与制造5.生物医学信号处理与分析- 生物医学信号的特点和处理方法- 时域和频域分析技术- 信号处理在疾病诊断和治疗中的应用6.生物医学工程中的计算方法- 数值模拟与仿真技术- 生物医学数据的统计分析- 机器学习在生物医学中的应用7.生物医学仪器与设备- 生物医学仪器的分类和原理- 医学影像设备、监护设备、手术辅助设备等- 设备维护与安全问题8.生物医学工程的应用和前景- 生物医学工程在疾病诊断和治疗中的应用- 生物医学工程在康复工程和健康管理中的应用- 生物医学工程的发展趋势和挑战四、教学方法本课程将采用多种教学方法，包括课堂讲授、案例分析、实验操作、小组讨论和课程项目等。

学生将有机会参与学科前沿的研究和实践项目，深化对知识的理解和应用能力的培养。

生物信息学教学大纲

生物信息学教学大纲

生物信息学教学大纲生物信息学教学大纲引言：生物信息学是一门综合性学科，结合了生物学、计算机科学和统计学的知识，旨在利用计算机技术和统计方法来解析和理解生物学数据。

随着生物学研究的不断发展和高通量技术的广泛应用，生物信息学在生命科学领域中的作用日益重要。

为了培养具备生物信息学分析能力的专业人才，制定一份全面而合理的生物信息学教学大纲显得尤为关键。

一、课程目标生物信息学教学的主要目标是培养学生掌握基本的生物信息学理论和技术，具备生物信息学数据分析和解释的能力。

通过该课程的学习，学生将能够：1. 理解生物信息学的基本概念、原理和方法；2. 掌握常用的生物信息学工具和软件的使用；3. 学会生物序列分析、基因表达分析和蛋白质结构预测等生物信息学分析方法；4. 培养独立思考和解决生物信息学问题的能力；5. 培养团队合作和科学沟通的能力。

二、课程内容1. 生物信息学基础知识a. 生物信息学的定义和发展历程b. 生物学基础知识回顾c. 计算机科学基础知识回顾d. 统计学基础知识回顾2. 生物信息学数据库和工具a. 基因组数据库和工具b. 转录组数据库和工具c. 蛋白质数据库和工具d. 其他生物信息学数据库和工具3. 生物序列分析a. 基本序列分析方法b. 基因预测和注释c. DNA、RNA和蛋白质序列比对d. 序列比对算法和软件4. 基因表达分析a. 基因表达数据处理和分析流程b. 差异表达分析方法c. 基因共表达网络分析d. 基因表达数据可视化5. 蛋白质结构预测与分析a. 蛋白质结构预测方法b. 蛋白质结构数据库和工具c. 蛋白质结构分析方法d. 蛋白质结构可视化6. 生物信息学实践案例a. 基于生物信息学的研究案例b. 生物信息学在药物研发中的应用c. 生物信息学在农业和环境科学中的应用d. 生物信息学在人类健康和疾病研究中的应用三、教学方法为了提高学生的学习效果和培养实际操作能力，生物信息学教学应采用多种教学方法：1. 理论讲授：通过课堂讲解，向学生介绍生物信息学的基本概念、理论和方法。

《医学生物信息学课件-上海交通大学医学院》

《医学生物信息学课件-上海交通大学医学院》
通过代谢组学方法，了解人体对 不同营养物质的代谢过程和效率。
DNA测序技术及其应用
利用DNA测序技术，解读人类基 因组信息，揭示与疾病相关的基 因变异。
基因表达谱分析
基因组编辑技术
通过转录组学研究，了解基因在 不同组织和时间点上的表达情况。
应用CRISPR-Cas9等技术在基因组 中定点编辑，纠正某些遗传病的 基因缺陷。
转录组学在医学中的应用
1 疾病机制研究
寻找和验证与特定疾病相关的蛋白质标
志物。
3
蛋白质药物研发
基于蛋白质结构和功能信息，设计和开 发新型蛋白质药物。
代谢组学在医学中的应用
代谢组学技术及其应用
研究生物体内代谢产物的种类和 变化，发现与疾病相关的代谢异 常。
药物代谢研究
研究药物在体内的代谢途径和代 谢产物，为药物个体化治疗提供 依据。
营养代谢研究
医学生物信息学的研究对象和内容介绍
基因组学
研究各种生物的基因组结构和基因功能。
蛋白质组学
研究蛋白质的表达、结构和功能。
转录组学
研究转录过程中的基因表达和调控。
代谢组学
研究生物体内代谢产物的种类和变化。
医学生物信息学与生物信息学 的区别和联系
1 区别
医学生物信息学聚焦于医学应用，而生物信息学更广泛地研究生物信 息。
通过转录组数据分析，揭示 疾病的发生和发展机制。
2 药物效果评估
通过分析转录组数据，评估 药物对特定疾病的治疗效果。
3 生理状态监测
利用转录组学方法监测人体在不同生理状态下基因的表达变化。
蛋白质组学在医学中的应用
1
蛋白质组分析
研究蛋白质组成、结构和功能，解析蛋

生物医学工程教学大纲

生物医学工程教学大纲

生物医学工程教学大纲一、课程简介生物医学工程是交叉学科领域，涉及医学、工程学、生物学和计算机科学等多个学科知识。

本课程旨在培养学生具备扎实的理论基础和实践能力，从而为未来从事相关领域的工作做好准备。

二、课程目标1. 了解生物医学工程的基本概念和发展历程；2. 掌握生物医学工程的相关技术和方法；3. 熟悉生物医学工程在医学领域的应用。

三、课程内容1. 生物医学信号处理- 生物信号的获取和处理- 信号处理方法及实践- 生物医学图像处理2. 生物信息学- 基因组学和蛋白质组学- 生物信息学分析工具的应用- 生物信息学数据分析案例3. 医学成像技术- X射线成像- 核磁共振成像- 超声成像- 医学成像技术的原理和应用4. 生物医学器械- 生体医学传感器- 医用仪器设备的设计与制造- 医用器械的检测与维护四、教学方法1. 理论课程- 知识讲解- 理论模型分析- 案例讨论2. 实践课程- 实验操作- 项目设计与实施- 实际案例分析五、考核方式1. 平时表现- 出勤情况- 课堂参与2. 作业- 书面作业- 实验报告3. 期末考试- 理论知识考核- 实际操作能力考核六、参考教材1. 《生物医学工程导论》2. 《生物医学信息学导论》3. 《医学成像技术原理》七、教学团队本课程由资深医学工程师和生物医学专家共同组成教学团队，保证教学内容的权威性和实用性。

通过本课程的学习，学生将掌握生物医学工程领域的基础知识和相关技术，为将来的就业和研究打下扎实的基础。

希望每位学生认真对待本门课程，勤奋学习，取得优异的成绩。

祝愿学生们在生物医学工程领域有所作为，为推动医学科技的发展贡献自己的力量。

生物信息学教学大纲

生物信息学教学大纲

生物信息学教学大纲一、课程概述生物信息学是一门融合生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科知识的新兴交叉学科。

它旨在运用计算方法和工具对生物数据进行获取、存储、管理、分析和解释，以揭示生命现象背后的规律和机制。

本课程将为学生提供生物信息学的基本理论、方法和技术，培养学生运用生物信息学手段解决生物学问题的能力。

二、课程目标1、使学生了解生物信息学的基本概念、发展历程和应用领域。

2、让学生掌握生物信息学中常用的数据类型、数据库和数据格式。

3、培养学生运用生物信息学工具和算法进行数据分析的能力。

4、引导学生运用所学知识解决实际生物学问题，培养创新思维和实践能力。

三、课程内容（一）生物信息学基础1、生物信息学的定义、发展历程和研究内容。

2、生物学基础知识，包括基因组、转录组、蛋白质组等。

3、计算机基础知识，如操作系统、编程语言等。

1、常用的生物数据库介绍，如 NCBI、UniProt、PDB 等。

2、数据库的检索和使用方法。

（三）序列分析1、核酸和蛋白质序列的获取和处理。

2、序列比对算法，如全局比对、局部比对。

3、相似性搜索和同源性分析。

（四）基因组分析1、基因组结构和功能分析。

2、基因预测和注释。

3、比较基因组学。

（五）转录组分析1、 RNAseq 数据分析流程。

2、差异表达基因分析。

（六）蛋白质组分析1、蛋白质结构预测。

2、蛋白质相互作用分析。

1、生物网络的构建和分析。

2、代谢通路分析。

（八）生物信息学应用1、在疾病诊断和治疗中的应用。

2、在农业和环境科学中的应用。

四、教学方法1、课堂讲授：讲解生物信息学的基本概念、原理和方法。

2、实验教学：通过实际操作，让学生掌握生物信息学工具的使用。

3、案例分析：通过实际案例，培养学生解决问题的能力。

4、小组讨论：促进学生之间的交流与合作，培养团队精神。

五、课程考核1、平时成绩（30%）：包括考勤、作业、实验报告等。

2、期末考试（70%）：采用闭卷考试，考查学生对生物信息学知识的掌握程度。

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2
Hale Waihona Puke 双语（汉语+英语）
生物医学工程学院
*课程简介 （Description）
（中文 300-500 字，含课程性质、主要教学内容、课程教学目标等） 生物信息学是一门新兴的生命科学与计算科学的前沿交叉学科。本课程讲授生 物信息学主要概念和基本计算技术。内容主要包括基因、蛋白序列比对，数据库搜 索，马可夫模型，新一代测序介绍，突变的功能预测，转录组测序与分析，非编码 RNA 和表观遗传，人工智能与机器学习基础，本体论和分子通路，以及 R 编程语言 入门和实验上机数据处理与分析等。重点放在生物信息学的计算方法及其运用方面， 包括生物问题的制定，算法的设计，软件开发的置信度评估等。通过本课程的介绍， 使学生系统地掌握生物信息学的基本理论、基本知识，掌握生物信息学的基本技 术，培养学生如何充分使用交叉学科的知识与技术，训练学生分析问题和解决问 题的能力及实际动手数据处理和分析能力。 通过本课程的理论介绍和实际数据上机 操作，将让学生掌握如何应用生物信息学和计算科学手段解决生命和医学，特别在 大数据和精准医疗等领域的科学问题。 （英文 300-500 字） The course will introduce the fundamental concepts and basic computational techniques for mainstream bioinformatics problems. The course covers sequence alignment, sequence database search, Markov model and multiple sequence alignment, functional prediction of genetic variants, next generation sequencing, noncoding RNA and epigenetics, introduction to artificial intelligence and machine learning, gene ontology and pathway, and R programming in-course practices. Emphasis placed on computational aspect of bioinformatics including formulation of a biological problem, design of
*课程简介 （Description）
algorithms, confidence assessment of software development. Students will gain the fundamental knowledge of bioinformatics, the design of the computational biology problems and necessary applications and tools, latest advances in modern genomic technology, big data and precision medicine. This course’s teaching in fundamental concepts and in-class programming practices, will allow students to understand how to apply bioinformatics and computational science to solve scientific problems in life and medicine, especially in the area of big data procession and analysis and the precision medicine. 课程教学大纲（course syllabus） 1．理解生物信息学的几大交叉知识领域以及相互关系（a, d, e, g, h, j） 。 2．了解和掌握新一代测序原理，数据处理及分析方法。(a, b, k) 3．了解和掌握序能处理和分析列比对和组学变异等的工具和数据库。 （a, b, c, k） 4．使用并掌握 R 编程语言处理并分析生物组学等大数据。(a, b, c, k) …… *学习目标(Learning Outcomes) （注：须根据课程性质，着重描述课程教学在培养学生知识、能力、素质等方面的 贡献，是课程目标的细化，专业培养计划内课程必须与专业培养目标具体贡献点相 对应，并在描述语句后注明对应目标体系的代码，举例如下；其他类型课程请根据 课程实施情况从三方面描述。 ） 1． 了解并认识工程与科学的关系（A3） 2． 了解工程设计的基本概念和一般流程（A5.1，A5.4） 3． 通过课程项目的实践，培育认识和发现问题的能力（B2，C2）和团队协作解决 工程问题的能力（A5.3，B3，C1） …… 教学内容 导论与历史 (Introduction and history) 序列比对 (Sequence alignment) *教学内容、进度安 排及要求 (Class Schedule & Requirements) 马可夫模型 (Markov model) DNA 新一代测 序分析 (DNA NGS Analysis) 生物信息对 RNA 的研究 (Bioinformatics Approaches to RNA) RNA 新一代测 序分析 (RNA 学时 2 教学方式 课堂教学 作业及要求 预复习 基本要求 林关宁 考查方式
生物信息学导论与方法课程教学大纲
课程基本信息（Course Information） 课程代码 （Course Code） *课程名称 （Course Name） 课程性质 (Course Type) 授课对象 （Audience） 授课语言 (Language of Instruction) *开课院系 （School） 先修课程 （Prerequisite） 授课教师 （Instructor） 林关宁 课程网址 (Course Webpage) /teaching.html 本科三/四年级 *学时 （Credit Hours） （中文）生物信息学导论与方法 （英文）Introduction to Bioinformatics *学分 （Credits）