课程主页: https://www.coursera.org/learn/bioinformatics-pku
课程简介
这门课是由北京大学提供的在线课——《生物信息学：导论与方法》。通过这门课程，你将对生物信息学这个令人兴奋的跨学科领域的基础概念及计算方法有全面的了解，同时掌握其在生物学中的应用。无论是未来的学习还是研究，你所获得的生物信息学知识与技能都会极有帮助。
课程大纲
这门课程包含多个精心设计的模块，覆盖了生物信息学的重要方面：
- 生物信息学简介与历史
- 序列比对
- 序列数据库搜索
- 马尔可夫模型
- 下一代测序（NGS）
- 功能预测的基因变异
- RNA测序与转录组分析
- 非编码RNA的预测与分析
- 基因本体论和分子通路鉴定
- 生物信息学数据库与软件资源
- 新基因的起源
- DNA甲基转移酶的演化功能分析
通过这个模块，你将能够熟悉生物信息学的基本概念，了解这个年轻领域的历史，以及它发展的迅猛速度。
了解动态编程的序列比对算法，并掌握全局比对与局部比对的方法和不同算法的灵活应用。
熟悉常用的序列数据库，了解BLAST算法及其参数的应用，这是进行生物信息学研究的重要工具。
识别状态转移，构建隐马尔可夫模型，利用该模型中国生物学中做出有效预测。
了解NGS的特点，以及如何使用数据分析确定基因组变异。
掌握进行基因变异预测的方法及工具，并结合具体研究']['bas采分析。
学习通过RNA-seq技术如何生成和分析转录组数据。
分析和识别来自转录组数据的长非编码RNA，并预测其功能。
了解olos基因，本体论与KEGG通路，利用各种在线工具加强公共数据的使用。
获得中央资源和个体资源的信息以及运用技巧，为实际的生物信息学问题服务。
研究物种特异性新基因的起源、演变及功能，经历真实的案例研究。
借助生物信息学方法研究DNA甲基化酶的功能及演变，聆听课程团队的分享。
总结
总体来看，这个课程是研究蛋白质或相关领域学生的必选，能够系统地安装生物信息学的知识基础。课程资料均受CC BY-NC-SA Licuense，便于更多人学习使用。我强烈推荐感受其中。
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