生物信息学是生物科学类、农林类及医学类等本科专业的一门专业课程，主要培养学习者具备初步的生物信息学综合分析技能和创新创业能力。河南科技大学《生物信息学》课程于2018年度被遴选为河南省省级精品在线开放课程。 —— 课程团队 课程概述
生物信息学是生物学、计算机科学及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科。它以DNA和蛋白质为研究对象，通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，从而揭示实验数据所蕴含的生物学意义的目的。《生物信息学》是一门以理论为基础强调实践的课程。本课程重点讲授生物信息学上机分析方法，适当讲解生物信息学理论算法。内容主要包括生物分子数据库、数据库查询和搜索、DNA序列分析、双序列比对、分子系统进化树构建、蛋白质物理化学性质及结构预测等。通过线上的理论学习和线下的实践操作，逐步提升学习者生物信息学的综合分析技能。
授课目标通过本课程的学习，使学习者掌握生物信息学的基本概念和基本理论，提升学习者的生物信息学综合分析技能。
课程大纲 01 绪论 课时 1.1 生物信息学是什么？ 1.2 生物信息学学什么 1.3 生物信息学如何学？ 1.4 《生物信息学》课程发展历程 02 生物分子数据库 课时 2.1 生物分子数据库的分类 2.2 核酸序列数据库 2.3 蛋白质序列数据库 2.4 蛋白质结构数据库PDB 2.5 基因组数据库 2.6 PubMed文献数据库 2.7 二级核酸数据库 2.8 二级蛋白质数据库 03 数据库的查询与搜索 课时 3.1 数据库查询与搜索概述 3.2 Entrez数据库查询 3.3 数据库限定查询 3.4 BLAST算法及种类 3.5 BLASTp分析 04 核酸序列分析 课时 4.1 核酸序列分析概述 4.2 PCR引物设计 4.3 测序结果载体污染序列检测及序列拼接 4.4 ORF预测 4.5 DNA内含子-外显子预测 4.6 核酸序列提交 05 序列比对 课时 5.1 序列比对的基本概念 5.2 序列比对的得分系统 5.3 核酸打分矩阵 5.4 蛋白质打分矩阵 5.5 双序列比对算法 5.6 Needleman-Wunsch算法 5.7 Smith-Waterman算法 5.8 在线双序列比对 5.9 基于DNAMAN 7.0的多序列比对 06 分子系统发育分析 课时 6.1 Quagga的进化地位问题 6.2 系统发育学基本概念 6.3 系统发育树 6.4 分子系统发育分析 6.5 Fitch-Margoliash法系统发育树构建 6.6 UPGMA法系统发育树构建 6.7 应用MEGA软件分子构建系统发育树 07 蛋白质物理化学及结构预测 课时 7.1 蛋白质物理化学性质预测 7.2 跨膜结构域分析 7.3 亚细胞定位分析 7.4 信号肽分析 7.5 二级结构分析 7.6 保守结构域分析 7.7 3D结构分析 预备知识
具备生物化学、分子生物学、计算机科学、应用数学等课程基础。
参考资料Jean-Michel Claverie, Cedric Notredame. Bioinformatics for Dummies. 2nd Edition. Hoboken: Wiley publishing, Inc., 2007.
陈铭 主编．生物信息学．第2版．北京：科学出版社，2015.
陶士珩 主编．生物信息学．第1版．北京：科学出版社，2008.
吕巍 主编. 《生物信息学实验教程》，第1版. 北京：高等教育出版社，2016.
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