生物信息学算法(第 1 部分)

Bioinformatics Algorithms (Part 1)

课程主要研究基于以下内容的几种常见算法,其中包括:收集基因组数据、比较DNA和蛋白质序列、查找基因调控序列,基因组重组分析、蛋白质识别以及其他相关内容。

加州大学圣地亚哥分校

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生物信息学算法

课程概述

十年前, 人类基因组图谱绘制完成,推动了计算生物学的发展,与其他基础科学领域相比,也可以说催生出了更多的新算法。 计算机科学与生物学搭建的新组合不仅影响我们指导生物学研究者认识运用计算思维的教学方式,同时也促使指导计算机专业研究人员应用算法的教学方式发生改变。
基因组测序只是许多生物学难题中的一个,而解决这些问题都与计算方法密不可分。本课程主要研究对理解现代生物学非常重要的几种算法, 像动态程序规划和图论 这些概念有助于我们探索广泛应用于查找基因调控序列、生命树重建等生物学领域的计算方法; 学习过程中,我们还会研究生物信息学算法在 实际 遗传数据中的应用。
课程包含互动式配套教材,有助于大家在学习过程中及时解决问题, 浏览该教材可访问Stepic, 一种专为互动式学习开发的新型教育资源搜索引擎。

课程大纲

注:授课过程中,教学大纲可能会做相应修改。

每次家庭作业均包含5-10个编程任务。

课程围绕一下中心问题展开,括号内为对问题求解时使用的算法:
DNA复制从哪开始?(算法预热)
如何为抗生素的基因组测序?(蛮力算法/愚公移山法)
细胞中哪些DNA起生物时钟的作用?(贪婪算法和随机算法)
如何比较生物序列? (动态规划算法)
如何定位基因突变? (组合模式匹配)
欲浏览教学大纲的详细版本,请访问 。

生物信息学(第二部分)将于2014年春开课,内容涉及基因表达分析、进化树重建、人类遗传学计算、计算蛋白质组学、基因组注释、网络生物学和许多其他内容。

先修知识

You should know the basics of programming in the language of your choice. We have the following suggestions for resources that will help you learn programming.

The language tracks on Codecademy, particularly the Python track.
An Introduction to Interactive Programming with Python, the acclaimed Coursera course.
Introductory problems on Rosalind, a resource for learning bioinformatics created by the course instructors.
There are many other online resources for learning programming, and we encourage you to seek them out yourself!

参考资料

生物信息学算法:一种主动学习的方法,作者:康鹏和彭维娜,可登陆Stepic浏览:http://beta.stepic.org/2

授课形式

本课程提供两种学习方式, 通过教材学习课程主要内容, 生物信息学算法:一种主动学习的方法,作者:康鹏和彭维娜。 该教材(2013年10月发布) 附带课后练习和随堂测验,属于新型互动式教科书。

另外,课程还提供一组教学视频,既可以作为教材的补充资源,也可作为独立课程供希望了解课程重点概念的学生学习。

常见问题

修完这门课,我能得到结业证书吗?
凡顺利完成本课程的学生均可获得由授课老师签发的结业证书。

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