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生物信息学数据分析与应用作业指导书

TOC\o1-2\h\u13608第1章绪论 3

102451.1生物信息学概述 3

184631.2数据分析在生物信息学中的应用 3

24181.3生物信息学数据分析方法与工具 4

32131第2章基因组学与遗传数据分析 4

251902.1基因组测序技术 4

299312.1.1测序技术原理及发展 4

113972.1.2测序数据产出及质量控制 4

246182.2基因组组装与注释 5

322712.2.1基因组组装 5

249172.2.2基因组注释 5

26392.3遗传变异分析 5

148292.3.1遗传变异检测 5

6732.3.2遗传变异注释 5

23634第3章转录组学与表达数据分析 5

175453.1转录组测序技术 5

148343.2表达量定量与标准化 6

260413.3差异表达基因分析 6

15313第4章蛋白质组学与质谱数据分析 6

299344.1蛋白质组学技术 6

874.1.1双向凝胶电泳 7

161404.1.2蛋白质芯片 7

42334.1.3液相色谱质谱联用技术 7

86874.1.4定量蛋白质组学技术 7

41224.2质谱数据分析 7

6954.2.1质谱数据分析流程 7

181664.2.2常用质谱数据分析软件 7

275594.3蛋白质相互作用网络分析 7

61984.3.1蛋白质相互作用数据获取 7

137764.3.2蛋白质相互作用网络的构建 8

229424.3.3蛋白质相互作用网络分析 8

1297第5章系统生物学与网络分析 8

225435.1系统生物学概述 8

208015.2生物分子网络构建 8

308735.3网络拓扑属性分析 8

19833第6章生物信息学数据库与数据挖掘 9

89766.1生物信息学数据库简介 9

181346.2数据挖掘方法与应用 9

190246.3基因本体与通路分析 9

7728第7章单细胞数据分析 9

183237.1单细胞测序技术 9

237007.1.1单细胞测序原理 10

106297.1.2单细胞测序技术发展 10

83247.1.3单细胞测序应用 10

238097.2单细胞表达量数据分析 10

210697.2.1数据预处理 10

11727.2.2差异表达分析 10

163677.2.3细胞周期和批次效应校正 10

156747.3单细胞轨迹推断与聚类分析 11

13937.3.1单细胞轨迹推断 11

168887.3.2单细胞聚类分析 11

32157.3.3聚类结果的验证与解读 11

11575第8章空间转录组数据分析 11

18318.1空间转录组技术 11

199848.2空间转录组数据预处理 11

86628.2.1数据质量控制 12

309588.2.2数据标准化 12

226848.2.3数据校正 12

138598.3空间基因表达模式分析 12

259878.3.1空间基因表达差异分析 12

16538.3.2空间基因表达聚类分析 12

167958.3.3空间基因共表达网络分析 12

298598.3.4空间基因表达模式可视化 12

13009第9章人工智能在生物信息学中的应用 13

93239.1机器学习与深度学习基础 13

300479.1.1机器学习简介 13

211669.1.2深度学习简介 13

179029.2生物信息学中的应用实例 13

60369.2.1基因表达分析 13

311419.2.2蛋白质结构预测 13

7309.2.3疾病诊断与预测 13

316629.3基于的药物设计与筛选 13

112039.3.1药物分子设计 13

10299.3.2药物靶点预测 14

228349.3.3药物筛选与优化 14

14721第10章生物信息学综合案例分析 14

1945310.1案例一：肿瘤基因组数据分析 14

1676910.1.1数据收集与预处理 14

1753210.1.2基因组变异检测 14

451510.1.3