课程编号: 181M1011H |
课时: 60 |
学分: 4.0 |
课程属性: 一级学科核心课 |
主讲教师:雷红星等 |
英文名称: Big data in biomedicine |
教学目的、要求
本课程将重点讲授有关生物医学大数据的数据类型、基本原理、分析方法、应用实例和前沿动向,其中包括基因组学、表观遗传学、蛋白质组学、代谢组学和临床医学大数据等研究方向,还包括国际国内主流的生物医学大数据资源介绍。目的是使学生广泛地了解相关领域的基础理论、实验技术和生物信息分析的研究现状和发展趋势,要求学生积极培养科学理性的思维方式、努力掌握系统深入的专业知识,为以后具备独立从事教学或科学研究工作的能力;以及拓展课内外、校内外、国内外各种学术交流打下坚实基础。
预修课程
生物化学、分子生物学、细胞生物学
教 材
(美) Eric Topol著;张南、魏薇、何雨师译。颠覆医疗-大数据时代的个人健康革命。北京:电子工业出版社。2014年1月第1版。
主要内容
生物医学大数据简介 (1学时,教师:雷红星)
2.基因组学大数据(3学时,教师:雷红星)
2.1芯片数据原理、技术和应用
2.2 测序数据原理、技术和应用
2.3 测序技术前沿-单分子测序技术和应用
3. 表观遗传学大数据 (12学时,教师:方向东)
3.1 表观遗传学基本概念
3.2 表观遗传学的发展历史
3.3 表观遗传学的研究内容
3.4 表观遗传学的主要技术介绍
3.5表观遗传学技术及应用
3.5.1 DNase I-Seq和3C-Seq 技术与精准医学研究
3.5.2 DNase I-Seq和3C-Seq大数据分析
3.5.3 ChIP-Seq与精准医学研究
3.5.4 ChIP-Seq大数据分析
3.5.5 RNA-Seq与精准医学研究
3.5.6 RNA-Seq大数据分析
3.6表观遗传学大数据的集成研究
3.7表观遗传学的问题思考与讨论
4. 蛋白质组学大数据 (12学时,教师:朱云平)
4.1 蛋白质组学原理和基本概念
4.1.1 蛋白质组学发展概况
4.1.2 蛋白质组学实验原理
4.2 蛋白质组学大数据的公共资源
4.2.1 蛋白质组的数据资源
4.2.2 蛋白质组数据提交
4.3 蛋白质组定性鉴定数据分析
4.3.1 蛋白质组定性分析:肽段与蛋白质鉴定数据分析
4.3.2 蛋白质组定性分析:蛋白质翻译后修饰鉴定数据分析
4.4 蛋白质组定量数据分析
4.4.1 蛋白质组无标定量数据分析
4.2.2蛋白质组有标定量数据分析
4.5蛋白质组学方法在生物医学中的应用
4.5.1 全蛋白质组分析
4.5.2 定量蛋白质组分析
4.6 代谢组学数据分析及应用
4.6.1 代谢组学数据分析方法
4.6.2 代谢组学数据分析应用
5. 组学大数据资源与方法 (12学时,教师:高歌)
5.1 概述:组学数据分析的挑战与机遇
5.1.1 组学数据的历史、现状与发展趋势
5.1.2 数据分析的挑战与机遇
5.2 组学数据资源
5.2.1 一次数据库:概念、历史沿革与分类
5.2.2 国际主流一次数据库介绍(如NCBI SRA, GEO; EBI ENA, ArrayExpress等)
5.2.3 从数据库到知识库(knowledgebase)
5.2.4 国际主流知识库介绍(如RefSeq, SwissProt, InterPro等)
5.3 数据分析方法
5.3.1 大数据对计算设施(infrastructure)的挑战:计算密集型/数据密集型
5.3.2 硬件:高性能计算(超算、GPU、MIC…);
软件:云计算/并行程序设计、数据库(SQL->NoSQL)
5.3.3 Statistical Modeling vs Statistical Learning
5.3.4 数据信息知识
5.4 Case Study
5.4.1 数据的应用:计算模型与生物学
5.4.2 结合1~2实例介绍组学大数据分析在生物学研究中的应用
6. 医学大数据 (8学时,教师: 刘雷)
6.1 概述:信息技术在医学中的应用历史
6.2 大数据时代信息技术与生命科学和医学的融合
6.3 医疗信息系统与电子健康档案
6.4 医学知识库与循证医学
6.5 医学信息获取与自然语言处理
6.6 医学大数据挖掘(一)
6.7 医学大数据挖掘(二)
6.8 临床决策支持系统与智能医疗
7.组学大数据分析:分子通路与网络(4学时,教师: 雷红星)
7.1 分子通路
7.2 蛋白质互作网络
7.3 基因共表达网络
7.4 调控网络
8.生物医学大数据前沿 (6学时,教师: 雷红星)
8.1 药物基因组
8.2 肠道宏基因组
8.3 Circular RNA
8.4 游离DNA
8.5 百万人基因组
8.6 个体化医疗
课程总结和答疑(2课时)
考试(2课时)
教学方式: 课堂授课
考核方式:课堂表现(10%)+ 课后作业(50%)+ 期末闭卷考试(40%)
参考文献
1. (英) T.Charlie Hodgman, (英) Andrew French, (英) David R.Westhead编著;陈铭、包家立、黄炳顶译。精要速览系列:生物信息学(第二版)。北京:科学出版社。2013年10月第1版。
2. 《生物医学信息学》(美)肖特利弗著罗述谦译;
3. 《Health Informatics》Robert E. Hoyt 编著
4. Bioinformatics and Functional Genomics (3rd Edition) by Jonathan Pevsner, Wiley-Blackwell, 2015 (ISBN: 978-1118581780)
5. Bioinformatics for Beginners: Genes, Genomes, Molecular Evolution, Databases and Analytical Tools by Supratim Choudhuri, Academic Press, 2014 (ISBN: 978-0124104716).
6. Building Bioinformatics Solutions (2nd Edition) by Conrad Bessant, Darren Oakley and Ian Shadforth, Oxford University Press, 2014 (ISBN: 978-0199658565).
7. Statistical Analysis of Next Generation Sequencing Data (Frontiers in Probability and the Statistical Sciences) by Somnath Datta and Dan Nettleton, Springer, 2014 (ISBN: 978-3319072111)