课程大纲

课程大纲

生物医学大数据

课程编码:100100M01017H 英文名称:Big data in biomedicine 课时:60 学分:4.00 课程属性:一级学科核心课 主讲教师:雷红星等

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、蛋白质组学和医学信息学等研究方向,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

大纲内容
第一章 组学大数据资源与方法 12学时 高歌
第1节 概述:组学数据分析的挑战与机遇
第2节 组学数据资源
第3节 数据分析方法
第4节 Case Study
第二章 蛋白质组学大数据 12学时 朱云平
第1节 蛋白质组学原理和基本概念
第2节 蛋白质组学大数据的公共资源
第3节 蛋白质组定性鉴定数据分析
第4节 蛋白质组定量数据分析
第5节 蛋白质组学方法在生物医学中的应用
第6节 代谢组学数据分析及应用
第三章 医学信息学大数据 8学时 雷健波
第1节 医学信息学概论:历史、定义、国内外现状
第2节 医学信息学重要理论和研究方法
第3节 医学信息学研究内容、相关组织学会和杂志
第4节 医学信息学相关重要前沿技术概论
第5节 互联网+医疗和互联网+健康管理的基本概念和进展
第6节 用于医疗健康领域可穿戴设备的基本概念和研究
第7节 临床信息学的基本概念和主要系统
第8节 图像信息学的基本概念和主要系统
第四章 表观遗传学大数据 12学时 方向东
第1节 表观遗传学基本概念
第2节 表观遗传学的发展历史
第3节 表观遗传学的研究内容
第4节 表观遗传学的主要技术介绍
第5节 表观遗传学技术及应用
第6节 表观遗传学大数据的集成研究
第7节 表观遗传学的问题思考与讨论
第五章 基因组学大数据及未来医疗 16学时 雷红星
第1节 生物医学大数据概览
第2节 未来医疗简介
第3节 基因组学大数据基础
第4节 基因组学大数据应用
第5节 单细胞组学
第6节 基因组编辑
第7节 新冠肺炎的基因组学
第8节 感染免疫和微生物组
第9节 外周血大数据
第10节 衰老大数据
第11节 脑科学大数据
第12节 脑疾病大数据
第13节 药物基因组学
第14节 癌症的个体化精准医疗
第15节 人工智能与未来医疗
第16节 生物医学大数据全课程总结答疑

参考书
1、 表观遗传学与精准医学 朱景德 2017年12月 上海交通大学出版社

课程教师信息
1.雷红星,中国科学院北京基因组研究所,研究员,主要研究方向包括阿尔茨海默病外周血转录组研究、细胞命运维持与转化的表观遗传调控作用与机制研究、组学数据库构建与大数据挖掘。
2.朱云平,军事科学院军事医学研究院生命组学研究所,研究员,主要研究方向包括生物信息学综合数据库及平台建设、蛋白质组海量复杂数据管理、人类蛋白质表达谱研究、蛋白质相互作用网络研究、生物质谱的信息学研究、翻译调控规律的研究,以及肝脏的系统生物学研究。
3.方向东,中国科学院北京基因组研究所,研究员,主要研究方向包括干细胞分化的表观遗传学机制、真核基因的表观遗传学调控。
4.高歌,北京大学生命科学学院,研究员,主要研究方向包括生物信息学新技术、方法与平台开发,以及非编码RNA对干细胞命运决定过程的调控、基因组中适应性基因获得/丢失对调控网络演化的影响。
5.雷健波,北京大学医学信息学中心,副教授,主要研究方向包括电子病历系统和个人健康档案、临床决策支持、知识库、医学自然语言处理、健康信息搜索和消费者健康信息学、移动医疗、医疗卫生大数据、医疗信息系统易用性。