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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该课程共有8个模块
在本模块中,我们将探索蛋白质家族中的保守区域。这些区域可以帮助我们了解序列的生物学特性,因为它们很可能对生物功能很重要,也可以用来帮助我们在数据库中无法找到同源物的序列赋予功能。描述保守区域的方法多种多样,从简单的正则表达式到剖面图,再到隐马尔可夫模型(HMM)。
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料1个作业
在本模块中,我们将探讨蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)。蛋白质与蛋白质之间的相互作用非常重要,因为蛋白质并不是孤立存在的,对特定蛋白质的相互作用伙伴(以无偏见、高通量的方式确定)进行研究,往往能让我们了解其生物学特性。我们将讨论一些用于确定 PPIs 的不同方法,并介绍它们的优缺点。在实验室中,我们将使用 3 种不同的工具和 2 个不同的数据库来研究 BRCA2 的相互作用伙伴。最后,我们将讨论一个 "基础 "概念,即基因本体(Gene Ontology,GO)术语富集分析,以帮助我们全面了解与我们的示例发生相互作用的蛋白质。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
确定蛋白质的三维三级结构可以让我们了解该蛋白质的生物学特性。在本模块的小讲座中,我们将讨论用于确定蛋白质三级结构的一些不同方法,并介绍蛋白质结构数据的主要数据库--PDB。在实验室中,我们将探索 PDB 和用于搜索结构(而非序列)相似性的在线工具 VAST。然后,我们将使用一个不错的独立软件 PyMOL 更详细地探索几种蛋白质结构。
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
基因在组织或细胞中何时何地表达(活跃)是决定组织或细胞形态和对外部刺激做出反应的主要因素之一。有几种不同的方法可以生成组织中基因组中所有基因的基因表达水平,甚至是细胞类型特异性的基因表达水平。在本课中,我们将处理并检查使用 RNA-seq 生成的一些基因表达数据。我们将探索 RNA-seq 表达数据的主要数据库之一--序列读取档案(SRA),然后使用名为 BioConductor 的 R 开源程序套件处理来自 4 个 RNA-seq 数据集的原始读取数据,总结其表达水平,选择显著差异表达的基因,最后将其可视化为热图。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
基因在组织或细胞中何时何地表达(活跃)是决定组织或细胞形态和对外部刺激做出反应的主要因素之一。有几种不同的方法可以生成组织中基因组中所有基因的基因表达水平,甚至是细胞类型特异性的基因表达水平。在这节课上,我们将使用 BioConductor 和一个名为 Expression Browser 的在线工具的内置功能,对上次的显著差异表达基因进行分层聚类。然后,我们将使用另一个在线工具,该工具使用相似性指标--皮尔逊相关系数--来识别与我们感兴趣的基因(在本例中为 AP3)反应相似的基因。我们将使用第二个工具 ATTED-II 来证实我们的基因列表。我们还将探索一些基因表达在线数据库和一个用于进行基因本体富集分析的在线工具。
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业
基因在组织或细胞中何时何地表达,是决定组织或细胞形态和对外部刺激做出反应的主要因素之一。基因表达部分受控于基因启动子(和其他部分)中存在的短序列(称为顺式元件),它们允许转录因子和其他调控蛋白结合,以指导某些组织或细胞的表达模式或对环境刺激的反应:我们将研究几组与拟南芥的 AP3 和人类的 INSULIN 共同表达的基因启动子中是否存在已知的顺式元件,我们还将尝试用几种不同的方法预测一些新的顺式元件。
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学生评论
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已于 Sep 7, 2015审阅
I was a very very useful course, specially the heatmap plot generation and R language lab exercises was great!
已于 May 5, 2020审阅
Well organized and easy to learn with good laboratory practice.
已于 Sep 2, 2025审阅
Dear professor Provart, My sincere thanks for a hugely beneficial course in Bioinformatic II. Your teaching made a significant difference.
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