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二、教学重点
教学重点的确定:
生物大数据相关的常用术语。
教学行为的选择:
通过讲授结合举例的方式,强化学生对术语的理解。
三、教学难点
教学难点的分析:
生物大数据的内涵理解。
教学难点的处理:
广泛收集最新资料,通过多媒体课件,加强直观教学,结合讲授和讨论的方法,加深学生对生物大数据的内涵理解。
四、课程思政
首先通过强调课堂纪律和考核要求,强调学生纪律的重要性,同时通过生物大数据概念的引入,引导学生关注信息技术,培养现代信息观念。
五、教学内容
1.生物大数据的相关概念
2.生物统计学的概念
3.生物信息学的概念
4.常用术语
第二章试验资料的整理与特征数的计算(支撑课程目标1.2)
1.掌握对不同类型资料的整理和相关统计图表的绘制方法;
2.掌握平均数、标准差与变异系数的计算和应用。
相关统计图表的绘制方法。
通过讲授结合举例的方式,强化学生操作的熟练程度。
平均数、标准差的计算方法。
广泛收集最新的文献资料,通过多媒体课件,加强直观教学,结合讲授和学生操作、教师个别辅导的方法,达到强化训练的目的。
通过本课的学习,使学生初步掌握大数据相关的统计学基础知识,通过有意识地列举中国改革开放以来的经济和社会发展方面的成就方面的数据,培养学生热爱祖国、热爱党的情操,引导学生关注社会和民主。
同时通过平均数的例子,培养学生的整体观念,认识到中国发展的局限,提高人口危机意识。
第一节试验资料的整理与特征数的计算
1.平均数
2.标准差
3.变异系数
第二节试验资料特征数的计算
第三章统计推断(支撑课程目标1.2)
1.能通过对统计假设测验和参数区间估计的基本原理和步骤的了解详细阐述一尾测验与两尾测验的区别以及统计假设测验两类错误的概念;
2.学会平均数假设测验的方法;
3.能通过t检验的原理和方法理解其意义。
平均数假设测验的方法。
通过讲授并以文献实例为例的方式,强化学生对平均数假设测验方法的理解。
一尾测验与两尾测验的区别。
广泛收集最新的文献资料,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握一尾测验与双尾测验。
通过本课的学习,使学生初步掌握一尾、两尾测验的区别以及t检验的方法,培养学生辩证思维,树立实事求是的思想,以及辩证看问题的观念。
第一节单个样本的统计假设检验
1.一般原理及两种类型的错误
2.单个样本显著性检验的程序
3.在δ已知的情况下单个平均数的显著性检验-u检验(u-test)
4.在δ未知时平均数的显著性检验-t检验(t-test)
第二节两个样本的差异显著性检验
1.两个方差的检验─F检验
2.标准差(δi)已知时两个平均数间差异显著性的检验
3.标准差(δi)未知但相等时,两平均数之间差异显著性的检验—成组数据t检验
4.标准差(δi)未知且可能不等时,两平均数间差异显著性检验
5.配对数据的显著性检验─配对数据的t检验
第四章方差分析(支撑课程目标1.3)
1.能阐述方差分析的基本原理;
2.学会单因素试验的方差分析方法。
单因素试验的方差分析方法。
通过讲授并以文献实例为例的方式,强化学生对单因素试验的方差分析方法的理解。
方差分析的原理和操作。
广泛收集最新的文献资料,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握方差分析的原理和操作。
通过本课的学习,使学生初步掌握方差分析的基本原理和方法,结合我国建国前后的经济发展数据,提高学生对中国未来发展的信心,增强主人翁意识。
第一节方差分析的基本原理
1.方差分析的一般概念
2.方差分析的直观理解
3.不同处理效应与不同模型
第二节随机效应模型
1.线性统计模型
2.均方期望与统计量F
3.不等重复时平方和的计算
第三节多重比较
1.最小显著差数检验
2.Duncan检验
第四节方差分析应具备的条件
1.方差分析应满足三个条件
2.多个方差齐性检验
第五章一元回归(支撑课程目标1.3)
1.掌握直线回归分析方法;
2.掌握曲线回归分析方法。
直线回归的原理和方法。
通过讲授并以文献实例为例的方式,强化学生对直线回归分析方法的理解。
曲线回归的操作方法。
广泛收集最新的文献资料,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握曲线回归的操作方法。
通过本课的学习,使学生初步掌握一元线性回归的原理和方法,树立学生辩证唯物主义的世界观,客观物质世界是运动的,变化的,而运动和变化是有规律的。
第一节回归分析概述
第二节直线回归
1.相关概念
2.直线回归的原理
3.直线回归的操作(Excel、Origin和SPSS)
第三节曲线回归
第六章试验设计(支撑课程目标1.8)
1.能描述实验设计的基本原则;
2.学会单因素和两因素实验设计方法。
正交设计。
通过讲授并以文献实例为例的方式,强化学生对正交设计试验的建立和数据分析方法的理解和掌握。
响应面设计的原理和方法。
广泛收集最新的文献资料,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握响应面设计的原理和方法的操作方法。
通过本课的学习,使学生初步掌握试验设计的原理和方法,引导学生建立凡事预则立,不预则废的观念,培养凡事都要准备和设计,认真负责的工作。
第一节实验设计的基本原则
第二节实验计划书的编制
1.实验计划书的格式
2.实验目的
3.预期结果
4.实验设计的选择
5.实验方法的确定
6.田间规划
7.实验记录
第三节简单实验设计
1.成组比较实验设计
2.成组比较实验设计所需的样本含量
3.配对比较实验设计
4.配对设计与成组设计检验效率的比较
第四节单因素实验设计
1.完全随机化设计
2.拉丁方设计
3.希腊-拉丁方设计
第五节正交设计
1.正交设计方法
2.正交设计的方差分析
第六节响应面设计
1.响应面设计方法
2.响应面设计的方差分析
第七章生物信息数据库(支撑课程目标1.4)
1.了解常用的生物信息数据库;
2.掌握NCBI等重要数据库的使用方法。
NCBI数据库的利用。
通过讲授加实例操作的方式,强化学生对NCBI数据库的利用方法的理解和掌握。
向数据库提交数据的方法。
以实例操作为主,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握生物信息学数据库的操作方法。
通过本课的学习,使学生初步掌握生物信息数据库的检索方法,引导学生建立信息观念,去主动接受信息世界,为今后投身祖国的经济建设和社会发展服务。
第一节生物信息数据库的类型
第二节序列数据库
第三节结构数据库
第四节生物数据库的信息检索
第五节向数据库提交数据
第八章DNA序列分析和比对(支撑课程目标1.2)
1.掌握核酸序列检索、核酸序列的基本分析(碱基组份、限制性酶切分析、重复序列分析)、理解基因结构分析;
2.理解EST与cDNA的关系、了解EST数据库;
3.理解序列的相似性的几个相关概念,掌握序列相似性的分析方法;
4.掌握序列对位排列的基本概念,掌握整体比对算法、局部比对算法;
5.了解多序列比对的意义、多重序列比对的定义,理解多重序列比对的算法。
核酸序列的检索和基本分析。
通过讲授加实例操作的方式,强化学生对核酸序列的检索和基本分析方法的理解和掌握。
多序列比对的意义和算法。
以实例操作为主,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握多序列比对的意义和算法。
通过本课的学习,使学生初步掌握DNA序列分析和比对的方法,引导学生进一步建立信息观念,去主动接受信息世界,为今后投身祖国的经济建设和社会发展服务。
同时,培养学生热爱生命科学、热爱本职工作的精神。
第一节核酸序列分析
1.核酸序列检索
2.核酸序列的基本分析(碱基组份、限制性酶切分析、重复序列分析)
3.基因结构分析
第二节表达序列标签分析
1.EST与cDNA
2.EST数据库
第三节序列比对
1.序列的相似性
2.双序列对位排列
3.序列多重比对
第九章系统发生分析(支撑课程目标1.2)
1.理解分子系统发生和系统发生树的基本概念;
2.了解核苷酸序列进化、蛋白质编码序列进化、核苷酸序列分歧度、蛋白质编码序列分歧度;
3.掌握距离矩阵法构建分子系统树,理解基于特征的构树法,了解其它构树法;
4.理解系统发生树的可靠性的检验方法。
距离矩阵法构建分子系统树。
通过讲授加实例操作的方式,强化学生对距离矩阵法构建分子系统树的方法的理解和掌握。
系统发生树的可靠性的检验方法。
以实例操作为主,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解并熟练掌握系统发生树的可靠性的检验方法。
通过本课的学习,使学生初步掌握系统分析的概念和方法,引导学生进一步建立信息观念,为今后投身祖国的经济建设和社会发展服务。
同时,培养学生的整体观念,培养学生的大局观。
第一节分子系统发生与系统发生树
1.分子系统发生
2.系统发生树
第二节分子进化模型与序列分歧度计算
1.核苷酸序列进化
2.蛋白质编码序列进化
3.核苷酸序列分歧度计算
4.蛋白质编码序列分歧度计算
第三节分子系统树的构建
1.距离矩阵法构建分子系统树
2.系统发生树的可靠性
第十章常用生物信息学软件(支撑课程目标1.4)
1.掌握常用的生物信息学工具的使用方法;
2.掌握常用的生物信息学软件的操作方法。
NCBI-Blast、ClustalX、Mega
通过讲授加实例操作的方式,强化学生除非NCBI-Blast、ClustalX、Mega等软件操作方法的掌握。
构建系统发育数及遗传距离的理解。
以实例操作为主,通过多媒体课件,加强直观教学,让学生理解构建系统发育数及遗传距离。
通过本课的学习,使学生初步掌握几种常用生物信息学软件的操作,培养学生理论联系实际的精神,培养学生一丝不苟、认真负责、精益求精的工作态度。
第一节在线序列比对工具
1.NCBI-Blastn
2.NCBI-Blastp
第二节系统发育树的构建
1.ClustalX
2.Mega
3.DNAMAN
第三节引物设计
1.在线引物设计
2.利用DNAMAN进行引物设计
3.利用PrimerPremier进行引物设计
三、学时分配
章
教学内容
学时分配
一
概论
2课时
二
试验资料的整理与特征数的计算
4课时
三
统计推断
8课时
四
方差分析
五
一元回归
六
试验设计
七
分子生物学数据库
八
DNA序列分析和比对
九
系统发生分析
6课时
十
常用生物信息学软件
合计
64课时
四、考核方法与成绩评定
1.考核方法
开卷考试,SPOC在线统计成绩,采用活跃度、在线作业成绩和期末考核成绩相结合的方式。
2.成绩评定
SPOC成绩40%(其中活跃度:
30%,在线作业成绩:
70%),期末考核成绩:
60%。
五、教材及参考书目
[1]李春喜,姜丽娜,邵云,张黛静著.生物统计学(第五版).北京:
科学出版社,2015
[2]张祥胜.常用生物信息学与统计学软件实用教程.北京:
科学出版社,2015
[3]杜荣骞.生物统计学.北京:
高等教育出版社,2009
[4]李松岗,曲红.实用生物统计.北京:
北京大学出版社,2007
[5]生物信息学教程.蔡禄.化学工业出版社,2006
[6]简明生物信息学教程.钟扬,张亮,赵琼.高等教育出版社,2001
[7]生物信息基础.孙啸,陆祖宏,谢建民.清华大学出版社,2004
执笔人:
张祥胜审核人:
王欢莉专业负责人:
汤新慧编制时间:
2018.8
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- 生物 数据 分析 教学大纲