生物信息、生物统计与实验设计
M09B07001
课程基本信息
课程编号
M09B07001
课程中文名称
生物信息、生物统计与实验设计
课程英文名称
Bioinformatics, biostatistics and experimental design
课程性质
专业基础课
课程类别
硕士生课
开课学院
食品与生物工程学院
允许外学院选课
是
考核方式
课堂闭卷
上课语言
中文
其他课程
课程中文简介
生物信息学和生物统计学在生命科学研究模式的转变过程中发挥着重要的作用，熟悉生物信息学和生物统计学的一些基本原理和方法、了解主要的生物信息学数据库、熟悉和熟练运用常用的统计学工具、掌握实验设计方法和数据处理方法，为研究生进行试验研究和撰写论文奠定基础。
课程英文简介
Bioinformatics and biostatistics play an important role in the transformation of life science research model. Be familiar with some basic principles and methods of bioinformatics and biostatistics, understand the main bioinformatics databases, be familiar with and skillfully use the commonly used statistical tools, and master the experimental design methods and data processing methods, so as to lay the foundation for graduate students to conduct experimental research and write papers.
课程学时安排
教学学时
0
实验学时
0
实践学时
0
周学时
0
其他学时
0
自学学时
0
上课周数
0
总学时
32
课程学分
2.0
教学目标
了解基本生物信息学和生物统计学基本原理，学习较为复杂试验设计方法及数据分析处理方法。
预备知识要求
概率论与数理统计
主讲教师信息
教师姓名
于慧春
学历
博士研究生
教师工号
9903220
联系电话
18237996673
教师职务
副教授
邮箱地址
yukin_le@126.com
参考书目
[1] 袁志发.试验设计与分析[M].北京：高等教育出版社,2010 [2] 茆诗松.回归分析及其试验设计[M].上海：华东师范大学出版社,2014
教学日历
第一章 生物信息学与生物统计学绪论 （ 2 学时） 教学内容：生物信息学发展简史、研究范畴及研究模式；生物统计学基本概念、生物数据的类型、生物数据的收集方式。 第二章 序列比对和数据库搜索 （ 2 学时） 教学内容：生物信息学资源库的搜索原理、使用及工具，系列比对原理和工具。 第三章 新一代测序数据分析和应用 （ 2 学时） 教学内容：新一代测序数据的类型和基本分析流程，基因表达数据的分析。 第四章 概率和概率分布 （ 2 学时） 教学内容：概率与概率分布的基本概念、贝叶斯公式、常见概率分布模型。 第五章 假设检验和统计推断 （ 4 学时） 教学内容：假设检验和统计推断基本概念、抽样分布和中心极限定理、参数估计的置信区间、均值和方差的参数检验、非参数检验、拟合优化分析、Fisher精确检验、一型和二型错误、检验功效。 第六章 实验设计基本概念 （ 2 学时） 教学内容：试验设计中指标、因素和水平的基本概念及其选择；重复试验与随机化措施；实验数据的整理与表达。 第七章 因素试验及方差分析 （ 4 学时） 教学内容：方差分析概述及基本思想；单因素试验与方差分析；双因素试验与方差分析；因素间的交互作用。 第八章 正交试验设计方法与统计分析 （ 4 学时） 教学内容：正交表的介绍与正交试验设计方法基本思想；正交试验结果的极差与方差分析法；混合水平的正交试验设计方法。 第九章 回归分析方法 （ 4 学时） 教学内容：回归分析的基本概念；一元回归分析；多元线性回归分析；逐步回归；多项式回归和正交多项式的应用；参数优化设计；参数影响规律分析；响应面分析。 第十章 回归正交试验设计方法 （ 4 学时） 教学内容：一次回归正交试验设计与分析；二次回归正交组合设计；具有旋转性的二次回归组合设计；二次通用旋转组合试验设计方法。 第十一章 其他试验设计方法介绍及实例应用分析 （ 2 学时） 教学内容：均匀设计；混料设计；全因子试验的数据分析；基于不同试验设计方法数据的分析及论文撰写实例。
教材