人类基因组测序以及利用 RNA-seq、芯片和其他技术进行的基因表达调查等大型生物学项目为生物学家创造了大量数据。然而,科学家面临的挑战是如何分析甚至 Accessibility 这些数据,以提取与所研究系统相关的有用信息。本课程的重点是利用现有的生物信息资源(主要是基于网络的程序和 Database)来访问大量数据,以回答与普通生物学家相关的问题,并具有很强的实践性。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有8个模块
在本模块中,我们将探索美国国家医学图书馆管理的国家生物技术信息中心(NCBI)提供的惊人资源。我们还将进行 Blast 搜索,以便在庞大的 NR 序列数据库中找到相似序列。我们可以利用相似序列来推断同源性,而同源性是预测基因或蛋白质功能的主要指标。
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将继续探索美国国家生物技术信息中心(NCBI)提供的令人难以置信的资源。我们将执行几种不同的 Blast 搜索:BlastP、PSI-Blast 和翻译 Blast。我们可以利用这些方法确定的相似序列来推断同源性,而同源性是预测基因或蛋白质功能的主要指标。我们还将比较几个不同物种的部分基因组,看看它们有多相似。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将使用 Clustal 和 MUSCLE(在 MEGA 中实现)以及 MAFFT 进行多序列比对。多序列比对可以告诉您序列中保守区和可变区的位置,这对于了解所研究序列的生物学特性非常重要。多序列比对也有实际应用价值,例如可以设计 PCR 引物,扩增来自多个不同物种的序列。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
涵盖的内容
1个作业
在本模块中,我们将利用上次实验室生成的多序列比对,使用邻接法和最大似然法进行一些系统发育分析。这种分析产生的树状结构可以告诉我们序列之间的关系有多密切,并提示在进化过程中何时发生了物种分化或基因复制事件。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将从细菌中提取一组同源序列,并使用 DataMonkey 分析它们是否存在正、负或中性选择下的某些位点。这样的分析有助于了解一组蛋白质编码序列的生物学特性,找出可能对生物功能很重要的残基(负选择下的残基),或可能参与对外部影响(如药物、病原体或其他因素)做出反应的残基(正选择下的残基)。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将探讨由于 DNA 测序成本迅速降低而产生的一些数据。我们将探索几个 RNA-Seq 数据集,这些数据集可以告诉我们任何特定基因在哪里表达,以及该基因可能是如何进行交替剪接的。我们还将研究几个元基因组数据集,它们可以告诉我们特定环境生态位中的物种种类(尤其是难以培养的微生物物种)。
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学生评论
1,776 条评论
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已于 Oct 2, 2015审阅
A thorough course for beginners with very interesting labs! I was pleasantly surprised with how much and how easily I learned bioinformatics skills with this course. Well done!
已于 Nov 4, 2017审阅
I enjoyed doing the course. It is exciting to see how much one can learn from a few gene or protein sequences. Thank you for making the course understandable to a beginner in bioinformatics!
已于 Jan 21, 2019审阅
This course is so accurate and useful to the bioinformatic students and the science students who needs help with the computational biology. I would recommend this course to everyone.
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