📖 教材章节目录

完整的《生物信息学整合教材》章节导航

1

生物信息学概述 (第1章)

1.1 生物信息学的基本概念

1.2 生物信息学的发展历史与趋势

1.3 生物信息学的研究领域

1.4 生物信息学的算法基础

1.5 生物信息学的机遇与挑战

2

生物统计学基础

2.1 生物统计简介

2.2 参数估计和假设检验

2.3 统计模型

2.4 高维统计方法

2.5 统计学习基础

2.6 统计因果推断

3

深度学习和人工智能

3.1 从人工智能到深度学习

3.2 深度学习基础

3.3 深度学习常用模型

3.4 深度学习进阶模型

3.5 深度学习应用

3.6 深度学习和人工智能的总结与展望

4

生物信息资源

4.1 生物数据库简介

4.2 国际主要数据中心

4.3 代表性生物数据库

4.4 生物数据库发展趋势

5

序列比对与分析

5.1 序列特征解析

5.2 序列比对和分析

6

生物信息学概述 (第6章)

6.1 基因组学概述

6.2 基因组的组装、预测和注释

6.3 序列变异检测原理与技术

6.4 宏基因组学

6.5 总结与展望

7

转录组学

7.1 转录组学概述

7.2 转录组学数据的基础分析

7.3 非编码RNA

7.4 单细胞转录组学

7.5 总结与展望

8

转录调控和表观遗传

8.1 转录调控与表观遗传概述

8.2 转录调控分析

8.3 DNA甲基化组学数据分析

8.4 组蛋白修饰组学数据分析

8.5 三维基因组学数据分析

8.6 表观转录组学数据分析

8.7 转录调控和表观遗传的总结与展望

9

蛋白质组学和代谢组学

9.1 蛋白质组学概述

9.2 蛋白质结构分析

9.3 蛋白质分子动力学模拟

9.4 蛋白质功能预测与分析

9.5 代谢组学

9.6 蛋白质组学和代谢组学的总结与展望

10

表型组学

10.1 表型组学概述

10.2 表型组学数据

10.3 表型组学的数据分析

10.4 表型组学的应用

10.5 总结与展望

11

系统生物学

11.1 系统生物学概述

11.2 生物网络类型及数据资源

11.3 生物分子网络及特征

12

生物信息学应用

12.1 精准医学

12.2 智能药学

12.3 智能育种

12.4 其他应用

13

生物信息学实验基础

13.1 生物信息学实验概述

13.2 Linux系统及常用编程语言

13.3 Python编程基础

13.4 R语言基础

13.5 生物信息学分析流程搭建

13.6 常用软件工具实操

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