課程資訊
課程名稱
生醫資料探勘
BIOMEDICAL DATA MINING 
開課學期
96-2 
授課對象
生物資源暨農學院  生物產業機電工程學研究所  
授課教師
陳倩瑜 
課號
BME5419 
課程識別碼
631 U9470 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一@,5,6(~14:10) 
上課地點
電電實驗室 
備註
總人數上限:60人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/962BioDataMining 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

此一課程在於介紹資料探勘之演算法應用於生醫相關之研究 

課程目標
使學生獲得從事生醫資料分析必須之基礎能力 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
每週一 13:00~14:00
每週四 13:00~14:00 
指定閱讀
 
參考書目
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
期中考 
30% 
 
2. 
期末專題 
20% 
 
3. 
隨堂報告 
20% 
 
4. 
作業 
30% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/18  Introduction 
第2週
2/25  Data Preprocessing 
第3週
3/03  Data Preprocessing (II) 
第4週
3/10  Molecular Classification of Cancer: Class Discovery and Class Prediction by Gene Expression Monitoring (Science, 1999 ) (王建智) [data clustering, SOM, feature selection, univariate analysis] 
第5週
3/17  Data clustering 
第6週
3/24  Cluster analysis and display of genome-wide expression patterns (PNAS, 1998) (郭建鴻) 
第7週
3/31  Data classification 
第8週
4/07  Knowledge-based analysis of microarray gene expression data by using support vector machines (PNAS, 2000) (羅聖傑, 李柔靜) 
第9週
4/14  Mining association rules 
第10週
4/21  Detecting subtle sequence signals: a Gibbs sampling strategy for multiple alignment (Science, 1993) (黃俊欽) 
第11週
4/28  SVM (short comments) + Pattern mining 
第12週
5/05  Midterm (1pm開始) 
第13週
5/12  Discovering motif pairs at interaction sites from protein sequences on a proteome-wide scale (Bioinformatics, 2006) (游棨元)
EM clustering 
第14週
5/19  Discovering Gapped Binding Sites of Yeast Transcription Factors (PNAS, 2008) (楊俊書) Statistical methods for identifying yeast cell cycle transcription factors (PNAS, 2005) (翁小涵)  
第15週
5/26  From sequence to structure and back again: approaches for predicting protein-DNA binding (Proteome Science, 2004) (楊俊禮) (starts from 1:30pm)
[Proposal for final project] 
第16週
6/02  Dynamic modeling of cis-regulatory circuits and gene expression prediction via cross-gene identification (BMC Bioinformatics, 2005) (陳玫如) Examples of EM clustering. Density-based clustering algorithms 
第17週
6/09  Predicting Gene Expression from Sequence (Cell, 2004) (李建樂) Further comments on "Detecting subtle sequence signals: a Gibbs sampling strategy for multiple alignment" 
第18週
6/16  Project demo