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。

涵盖的主题包括多序列比对、系统发生学、基因表达数据分析和蛋白质相互作用网络，分两部分进行。 第一部分 "生物信息学方法 I "涉及数据库、Blast、多序列比对、系统发生学、选择分析和元基因组学。 这第二部分，即生物信息学方法 II，将涉及主题搜索、蛋白质-蛋白质相互作用、结构生物信息学、基因表达数据分析和顺式元素预测。 这对课程对任何考虑攻读生物科学研究生院的学生以及考虑分子医学的学生都很有用。 这些课程是基于多伦多大学教授给对基础分子生物学有一定了解的高年级本科生的一门课程。如果您对此不熟悉，https://learn.saylor.org/course/view.php?id=889 之类的东西可能会有所帮助。本课程不要求编程，但在第 5 模块中会出现一些命令行工作（尽管是在网络浏览器中）。 生物信息学方法 II 定期更新，最近更新时间为 2025 年 1 月。

过去 15 年是植物生物学领域激动人心的 15 年。数百个植物基因组被测序，RNA-seq技术实现了全转录组表达谱分析，基于"-seq "的方法大量涌现，使蛋白质与蛋白质、蛋白质与DNA之间的相互作用得以以低成本、高通量的方式确定。反过来，这些 Data Set 又让我们能够轻点鼠标，提出假设。例如，当我们在 "正常 "生长条件下看不到基因突变体的表型时，了解基因在何时何地表达可以帮助我们缩小表型搜索空间。共表达分析和关联网络可以提供参与感兴趣的生物过程的高质量候选基因。使用基因本体富集分析和路径可视化工具可以帮助我们理解自己的'omics'实验，并回答 "在我们感兴趣的突变体中，哪些过程/路径受到了扰动？"的问题 结构：6 周的每个动手实践 Modulation 模块都包括约 2 分钟的介绍、约 20 分钟的理论小讲座、1.5 小时的动手实验，如果在实验中遇到困难，可选择进行约 20 分钟的实验讨论，以及约 2 分钟的总结。 涵盖的工具 [2025 年 6 月更新的材料]： Module 1：基因数据库/预编译基因树/蛋白质工具。Araport, TAIR, Gramene, EnsemblPlants Compara, PLAZA, SUBA5 and Cell eFP Browser, 1001 Genomes Browser, PlantConnectome Module 2: Expression TOOLS.ATTED II、Expression Angler、AraNet、AtCAST2 Module 4：催化分析。Cistome、MEME、ePlant Module 5：GO 增强分析和路径可视化。AgriGO、AmiGO、Classification SuperViewer、TAIR、g:profiler、AraCyc、MapMan（可选：Plant Reactome） 模块 6：网络探索。拟南芥相互作用浏览器 2、ePlant、TF2Network、虚拟植物、GeneMANIA

过去 15 年是植物生物学领域激动人心的 15 年。数百个植物基因组被测序，RNA-seq技术实现了全转录组表达谱分析，基于"-seq "的方法大量涌现，使蛋白质与蛋白质、蛋白质与DNA之间的相互作用得以以低成本、高通量的方式确定。在 Coursera.org 上的植物生物信息学课程中，我们学习了 33 种特定植物的在线工具，包括基因组浏览器、转录组数据挖掘、启动子/网络分析等。在植物生物信息学顶点课程中，我们将使用这些工具来假设一个未知功能基因的生物学作用，并以书面实验报告的形式进行总结。

本课程是 Coursera 上植物生物信息学专业课程的一部分，该课程介绍了生物信息学的核心能力和资源，例如生物信息学方法 I 中的 NCBI Genbank、Blast、多序列比对、系统发生学，随后是生物信息学方法 II 中的蛋白质-蛋白质相互作用、结构生物信息学和 RNA-seq 分析，此外还有植物生物信息学和植物生物信息学顶点课程中介绍的植物特定概念和工具。 本课程/毕业设计由多伦多大学文理学院开放课程倡议基金（OCIF）资助开发，由 Eddi Esteban、Will Heikoop 和 Nicholas Provart 负责实施。阿舍-帕沙（Asher Pasha）编写了基因 ID 随机化程序。